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数据分析师要学哪些课程?

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标签: 数据分析 数据分析师课程
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首先给大家说明一下数据分析的技术学习,而技术学习有几个层面的内容要学习。首先,我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人,在现在对于数据的获取只能靠自己了,对于数据的获取是需要sql工具,而sql工具就是为了统计取数而生的工具,而sql工具一般是解决中型数据,Excel可以应对小型数据的分析。当然,还需要学习r语言、Python、spss等数据,这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容,将数据纳入数据库的本领也需要掌握,学好了这些才能够做好数据分析。

然后给大家说一下关于统计的内容,统计学是数据分析中至关重要的课程,不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作,大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架,这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。

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    刘老师 数据分析师

    1、PEST分析法

    PEST,也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology),能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势,主要用户行业分析。

    宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

    对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

    政治环境:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

    社会环境:人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

    技术环境:折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

    经济环境:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

    2、5W2H分析法

    5W2H,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much),主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

    该分析方法又称为七何分析法,是一个非常简单、方便又实用的工具,以用户购买行为为例:

    Why:用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

    What:产品提供的功能是什么?

    Who:用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

    When:购买频次是多少?

    Where:产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

    How:用户怎么购买?购买方式什么?

    How much:用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

    3、SWOT分析法

    SWOT分析法也叫态势分析法,S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势,O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

    SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析。

    运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    4、4P营销理论

    4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion),在营销领域,这种以市场为导向的营销组合理论,被企业应用最普遍。

    可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行,也就是将:产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展,从而提高企业的市场份额,达到最终获利的目的。

    产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

    价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

    促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    5、逻辑树法

    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关,也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同的问题总结归纳成要素。

    框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

    关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。

    6、AARRR模型

    AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型,从整个用户生命周期入手,包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

    每个环节分别对应生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。

    数据挖掘常用的方法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、分类

    分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。

    主要的分类方法:决策树、KNN 法 (K-Nearest Neighbor)、SVM 法、VSM 法、Bayes 法、神经网络等。

    2、聚类

    聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,按照对象的相似性和差异性,把一组对象划分成若干类,并且每个类里面对象之间的相似度较高,不同类里面对象之间相似度较低或差异明显。我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,聚类是一种无监督学习。

    聚类的方法(算法):主要的聚类算法可以划分为如下几类,划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。每一类中都存在着得到广泛应用的算法, 划分方法中有 k-means 聚类算法、层次方法中有凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中有神经网络聚类算法。

    3、回归分析

    回归分析是一个统计预测模型,用以描述和评估因变量与一个或多个自变量之间的关系;反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系。

    回归分析的应用:回归分析方法被广泛地用于解释市场占有率、销售额、品牌偏好及市场营销效果。它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

    回归分析的主要研究问题:数据序列的趋势特征、数据序列的预测、数据间的相关关系等。

    4、关联规则

    关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。

    5、神经网络方法

    神经网络作为一种先进的人工智能技术,因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的问题,以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的问题,它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。

    6、Web数据挖掘

    web数据挖掘是一项综合性技术,指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P,如果将C看做是输入,P 看做是输出,那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

    7、特征分析

    特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。

    8、偏差分析

    偏差是数据集中的小比例对象。通常,偏差对象被称为离群点、例外、野点等。偏差分析就是发现与大部分其他对象不同的对象。

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