数据分析的十大注意事项

业内人列举十大注意事项,建议收藏点赞:

第0条:数据分析师的工作特别像是个破解谜题的侦探。如果你对解谜很有兴趣,那这岗位适合你。否则,建议重新考虑一下~

  1. 分析要结合多个数据,数据融合很重要。即便没有正儿八经的定量数据,看看知乎微博淘宝评论地图这种不完整的定性数据总是可以的吧。侦探破案的时候,线索不够也不是硬着头皮想啊,是去找新线索啊!千万不要被一个手头的Excel表的数据局限思维
  2. 一点不夸张地说,工作中80%以上的时间都在数据处理。精通数据处理技巧(SQL, Python等)决定了你工作效率高低。
  3. 培养分析思维和熟悉工具非常重要。Python用的好只代表了你是个靠谱的码农,而分析思维才是个合格的数据分析师的基础能力。
  4. 怎么培养分析思维?根据刻意练习理论:从易到难,多尝试分析不同的案例和数据,获得专家的靠谱反馈,修改再尝试不同的分析方法,多练习。遇到瓶颈时多试试新方法~
  5. 对数据来源的理解极其重要,了解数据是怎么被收集到的不仅仅是锦上添花,而是重中之重。数据一定存在错误,搞不清楚就会后患无穷,分析出来的结果可能是彻底错误的。
  6. 新手最快接触数据的方式是可视化,可以尝试学习BI软件像是Tableau,通过非常直观的图表培养对数据的敏感度很重要。
  7. 能解读好一张画好的图表也是相当考验分析师能力的一件事,大神和小白对同一张简单的散点图的解读都可能完全不同。
  8. 学习机器学习模型算法的第一步是去了解这个工具能实现什么,能帮助我们干什么,对技术的想象力很重要。
  9. 沟通技能常被新手忽视,数据分析往往都是个夹在中间的岗位,高效传达自己发现的洞察决定了分析师的职业上升通道。海外的专家朋友补充:啥叫好的沟通能力?
    1. 一要给出可操作可实施的靠谱建议
    2. 二要把这个建议的经济效益传递出来:“再不开发新品,对手就要吃掉60%的市场份额了!” “投广告投对这个人群,1千万广告能有2千万的效果~”
  10. 你是否真的理解数据分析的每一个步骤呢,思考下自己的数据分析尝试欠缺了什么?

提问-->处理-->探索-->下结论-->传播

图片非原创:源自Udacity Intro to Data Analysis 网课

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