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首先分享一些可以进行数据分析实战和积累经验的平台。
狭义的数据分析,就是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。
而数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
因此综合起来,数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。
数据建模。引用百科的定义来说,数据建模是对现实世界各类数据的抽象组织,确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。简单来说,数据建模就是根据实际问题来建立数学模型,对数学模型来进行求解,然后根据结果去解决实际问题。
数据分析流程:目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现
数学与统计学基础:数据分析师需要具备一定的数学和统计学基础,例如线性代数、概率论、假设检验和回归分析等。这些知识对于理解和应用数据分析方法至关重要。
毫不夸张地说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是,看他对统计规律的敏感度。
这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发,到基本的统计分析(T 检验、方差分析等),最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
编程能力:数据分析师需要熟练掌握至少一种编程语言,例如Python、R或者SAS等。Python和R在数据科学领域尤为常用,拥有丰富的库和模块支持数据处理、可视化和建模等任务。
作为数据分析人员,要想获取数据,肯定就要和数据库打交道,因此SQL肯定是要掌握的,在招聘要求中,SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。
学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具,找些数据练习,主要了解一些数据库查询语言。
另外必学内容就是Python,虽然要学的内容看似很多,但是相对入门都很简单。
数据处理和清洗:熟悉数据预处理和数据清洗的方法,如数据筛选、缺失值处理、异常值检测等。熟练使用Excel和数据库管理系统(如SQL)进行数据操作和查询也非常重要。
数据可视化:掌握常见的数据可视化工具和库,如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等,可以帮助你更直观地展示和解释分析结果。
机器学习与建模:了解常用的机器学习算法和模型,如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等,这将帮助你在数据分析过程中进行预测和分类。
特征工程的基础:如何统计数据特征、选用不同的特征,做模型的优化;
基本的分类算法:决策树、随机森林等;
基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等。
业务理解与沟通能力:为了能够更好地解决实际问题,数据分析师需要具备一定的业务知识和良好的沟通能力。这可以帮助你更好地理解业务需求,为决策者提供有价值的见解和建议。
基本的项目管理:熟悉项目管理的基本流程和工具,如需求分析、时间管理、资源管理等,这将有助于你在实际工作中更高效地完成任务。
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我在大学期间,作为一名计算机科学与数据分析专业的学生,积极参与了一项与校园社团合作的数据分析项目。项目的目标是分析社团活动的参与情况,以提高活动的吸引力和参与度。
(Situation)在项目开始时,我们面临着一个挑战:社团的活动数据零散且不规范,导致很难从中获取有价值的信息。
(Task)作为项目组的一员,我的任务是收集、整理这些数据,并从中发现潜在的规律,以便为社团提供有针对性的改进建议。
(Action)针对这个任务,我采取了以下几个行动:
(Result)通过以上行动,我们成功地为社团提供了一份详细的数据分析报告。报告揭示了一些关键因素,如活动类型、时间安排和宣传方式等,对活动参与度产生显著影响。根据我们的建议,社团对其活动策略进行了调整,最终活动参与度得到了显著提高,同时也提升了校园社团的影响力。
其实,简历上多看看别人的简历模板,或者是找个前辈给你抠一下戏界,通过率就会变高。在面试过程中遇到问题没有听懂,可以直接追问,但是别溜号。
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