Python数据分析实战（1）数据分析概述

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作者丨Corley

源自丨快学python（ID：kxpython）

一、入门数据分析

1.大数据时代的基本面

大数据产业发展现状：现在数据已经呈现出了爆炸式的增长，每一分钟可能就会有：

• 13000+个iPhone应用下载

• Twitter上发布98000+新微博

• 发出1.68亿+条Email

• 淘宝双十一10680+个新订单

• 12306出票1840+张

在大数据时代，出现了三大变革：

• 从随机样本到全量数据

• 从精确性到混杂性

• 从因果关系到相关关系

举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。

国内大数据应用状况如下（来自CSDN）：

可以看到，大数据的应用已经具有一定规模，但是还有很大的发展空间。

人才方面的需求主要包括：

• 数据分析师

• • 统计分析

  • 预测分析

  • 流程优化

• 大数据工程师

• • 平台开发

  • 应用开发

  • 技术支撑

• 数据架构师

• • 业务理解

  • 应用部署

  • 架构设计

之所以要学习数据分析，是因为数据正变得越来越常见和廉价，分析可以为数据提供稀缺且附带额外价值的服务。

2.数据分析师职业前景

数据分析师需要解决的问题：

• 预估需求、分配产能 在大数据时代，更需要解读数据的能力。Q：烤箱的产能有限，该选择生产哪些种类的面包? A：列出最受欢迎的几种面包，优先生产明星商品。关键是找出明星商品，这需要统计出面包的总营业额，再算出每种面包占总营业额的相对比例，优先生产能囊括七成营业额的产品组合。这会用到统计的次数分配表和直方图，此种分析法也称为ABC分析法，如下：

• 评估行销方案成效 统计并不是分析数据就好了，从分析的结果推测该如何影响顾客的行为，并且将之拟定为具体的商业计划，并据此行动才是关键。Q：想在网上销售面包，哪一种广告比较有效? A：写出两种文案，分别广告一段时间看看成效如何。要比较广告成效，最好的方法是用统计的随机对照实验，让两种广告随机出现，一段时间后，观察哪种广告的效果比较好，再大范围运用效果比较好的广告。

• 产品品管 发现结果以及形成结果的原因之间的关系非常重要。Q：怎么从面包判断，面包师傅有没有偷工减料? A：抽查几个面包，秤秤看重量差距有没有过大。你需要先知道面包的平均重量，再对面包进行抽样，看看面包的重量是否呈现常态分布的钟形曲线？若是偏离曲线，就可能暗示面包品管有问题。如下：

一名好的数据分析师是一个好的产品规划者和行业的领跑者；在IT企业，优秀的数据分析师很有希望成为公司的高层。

数据分析师的工作流程如下：

数据分析师的三大任务：

• 分析历史

• 预测未来

• 优化选择

数据分析师要求的8项技能：

• 统计学

• • 统计检验、P值、分布、估计

• 基本工具

• • Python

  • SQL

• 多变量微积分和线性代数

• 数据整理

• 数据可视化

• 软件工程

• 机器学习

• 数据科学家的思维

• • 数据驱动

  • 问题解决

数据分析师要求的三大能力：

• 统计学基础和分析工具应用

• 计算机编码能力

• 特定应用领域或行业的知识

典型的数据分析师的成长历程：

3.成为数据分析师之路

成为数据分析师的自我修养：

• 敏感

• 探究

• 细致

• 务实

数据分析师需要具备的技能如下：

• 熟悉Excel数据处理

• 数据敏感度较强

• 熟悉公司业务和行业知识

• 掌握数据分析方法

• • 相关分析法

  • 回归分析法

  • 聚类分析法

  • 判别分析法

  • 主成分分析法

  • 因子分析法

  • 对应分析法

  • 时间序列

  • 对比分析法

  • 分组分析法

  • 交叉分析法

  • 结构分析法

  • 漏斗图分析法

  • 综合评价分析法

  • 因素分析法

  • 矩阵关联分析

  • 基本分析方法

  • 高级分析方法

在不同行业数据分析从业人员的工作内容和职责：

• 从事数据分析的工作

• • 学做日报

  • 日销、库存类的表

  • 产品销售预测

  • 库存计算和预警

  • 流量分析相关表

  • 复盘

• 数据分析挖掘工作人员

• • 给产品优化提供数据支持

  • 验证产品改进效果

  • 为高层提供邮件和报表

• 互联网+分析

• • KPI指标监控

  • 各种周期性报表

  • 针对某一业务问题做分析报告

  • 针对业务进行线下建模和分析

数据分析很重要的学科基础是数学，但是数学不好也没有关系，可以用Python来帮助学习：Python不仅是一门编程语言，而且是数据挖掘机器学习等技术的基础，方便建立自动化的工作流；Python入门不难，它对数学要求并不是太高，重要的是需要知道如何用语言表达一个算法逻辑；Python有很多封装好的工具库和命令，我要做的是用哪些数学方法解决一个问题，并构建出来。

要想快速入门Python数据分析，就要使用好Python相关的工具包：（1）Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区，采用python进行科学计算的趋势也越来越明显。（2）由于Python有不断改良的库，使其成为数据处理任务的一大代替方案，结合其在通用编程方面的强大实力，完全可以只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序，其中：

• 常用数据分析库

• • Numpy

  • Scipy

  • Pandas

  • matplotlib

• 常用高级数据分析库

• • nltk

  • igraph

  • scikit-learn

（3）作为一个科学计算平台，Python的能够轻松集成C、C++以及Fortran代码。

数据分析的准备工作：

• 了解数据

• 数据清洗与初步分析

• 绘图与可视化

• 数据聚合与分组处理

• 数据挖掘

数据分析与数据挖掘的常用算法：

• 线性回归

• 时间序列分析

• 分类算法

• 聚类算法

• 降维算法

学习和从事数据分析工作的方法为：

• 勤思考

• 多动手

• 多总结

结语

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对小编的支持。

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