数据分析师要养成哪些习惯?

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标签：数据分析师数据分析师习惯

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许老师数据分析师

1、坚持项目的高标准，比别人多走几步，尽力而为

剖析思维使高绩效数据剖析师与低绩效数据剖析师区分开。成功的数据剖析师可认为他们交给的任何项目供给满足的质量“脑力劳动”。所谓“大脑时刻”，是指致力于剖析问题解决的无搅扰时刻。

2、细分，直到能够落地

成功的剖析师历来不会平均地工作。每次看到数据剖析平均值时，他们都会认为工作中是否存在潜在的细分，这能够更好地解释项目状况?经过比对平均值进行细分，能够在表格上留下价值。

3、对数字进行三角剖分，进行包络线计算，并考虑它们对事务意味着什么

作为数据剖析师，你每天都在处理数字。你需要从包括数千个(假如不是百万个)公式的文件中挑选一个公式过错的单元格。做到这一点的唯一方法是对数字进行三角剖分，并弄清它们对事务的意义。

4、检验你的假定

有时你倾向于忽略测验需求。只是向你的网站增加实时谈天功能?听起来不错，没有缺陷。测验一下，你将知道。客户可能不喜欢它!这是另一个示例：国内抢先的游览门户网站之一在其数据中看到了这一点：预定的90%以上的航班的出发地与预定机票的城市相同(由IP地址确认)。他们想到要预先填充此位置(显然能够挑选更改)。这听起来像一个好办法，它有助于供给更好的客户体验，他们进行了测验。预定转化在数周内下降了两位数。

5、每天学习一些有关数据剖析的知识

尽管此习气不会像上面提到的其他习气那样发生马到成功的效果，但从久远来看，你将从中受益最大。剖析是一个动态且不断开展的领域。新东西/技术/更新简直每2到3个月就会呈现。把握职业最新动态不只能够紧跟职业最新开展，并且与那些不了解最新动态的剖析师形成了巨大的差距。

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1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

数据挖掘具有哪些特点?

刘老师数据分析师

1、基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

2、非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

3、隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

4、新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

5、价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

数据处理的重要性体现在哪?

刘老师数据分析师

熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中，我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值，可能包含大量的噪音，也可能因为人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。