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数据分析需要用到编程吗?

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标签: 数据分析 数据分析用编程
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对于数据分析师来说,如果想在数据分析的道路上走的更远,编程是一定要掌握的,其实编程语言本身并不是数据分析环节中的难点,比如学习Python还是一个比较轻松的过程。

应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具,把业务模型映射到数据分析工具上,从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多,比如Excel就是一个传统的数据分析工具,另外还有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常做BI的数据分析师还需要进一步掌握数据库的基础知识,但是难度往往并不大。

研发级数据分析师就需要掌握编程知识了,在数据分析领域R、Python、C、MATLAB等语言都有广泛的应用,目前通过Python等语言来完成数据分析也是一个比较常见的做法。其实MATLAB也是一个在数据分析领域占据重要位置的软件(语言),MATLAB功能非常强大。

在大数据时代,通过机器学习的方式实现数据分析是一个比较常见的方式,而Python语言则是一个比较常见的选择,一方面Python语言简单易学,另一方面Python语言具备丰富的库支持,比如Numpy、Scipy、Matplotlib、Sympy、pandas等都是比较常见的库,这些库的使用会极大的降低算法实现的难度。

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    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。

    数据分析常见流程有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、为什么分析?

    首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。

    2、分析目标是谁?

    要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。

    3、想达到什么效果?

    通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。

    4、需要哪些数据?

    采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。

    5、如何采集?

    数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。

    6、如何整理?

    整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。

    7、如何分析?

    整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。

    8、如何展现和输出?

    数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:

    1)折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。

    2)柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

    3)堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。

    4)线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。

    5)条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。

    6)饼图:主要显示各项占比情况。饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项,一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

    7)复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析。

    8)母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重

    图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。

    有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。

    在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。

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