大厂高薪的数据分析师,要掌握哪些技能?
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· 2021-05-16
比如通过数据分析,我们可以更好地了解用户画像,为产品做留存率、流失率等指标分析,精细化产品运营;再比如去年疫情,有 B 站网友通过数据分析、调整参数,制作的“疫情传播速率”视频,点击量相当大。
身边不少人跳入这个行业,我也经常在后台收到粉丝的一些困惑:
开发出身,想转行数据分析,但没有实战经验,面试很难!
是从 Python 入手还是 R 语言?常用的算法有哪些?
可以练手做项目的数据库去哪里找?好用的爬虫工具又有哪些?
网上看了很多文章,依然杂乱无章,有系统性的资料推荐吗?
我当时学数据分析也有同样的苦恼,资料看了一大堆,总是一知半解,没有老师时时给你解答问题,很多时候都感觉自己要放弃了。
但,我不得不说一句:学数据分析绝对没错,坚持下去你会看到一个完全不一样的自己。
之前在百度的曹政举了他身边的例子,令人印象深刻,蛮多看上去并不优秀的人却都能靠着数据分析 C 位出道。
十来年前我在百度招聘过一个人大本科应届的小伙子邓明生,从学历背景看在百度并不占优势,当时开始跟我做数据分析,写程序分析百度的业务数据,后来慢慢独挡一面,因为对百度所有业务线的数据都清晰,后来百度出现一些人事危机的时候开始成为救火队长,连续在不同业务部门担纲重要职位,一路升到联盟事业部总经理,今年离职出来创办御势资本,青出于蓝而胜于蓝,人家现在比我厉害很多了。
还是十来年前,又有一个应届生吴海生,从百度产品部门申请内部调动去做数据分析,开始经验不足,写报告还被我嘲讽过的那种。好多年不见,最近看新闻才知道,已经某新近上市的金融公司CEO,妥妥的 C 位出道有没有,真是让人刮目相看。
数据分析到底该怎么学呢?讲真,真不难!我摸爬滚打这么久,也算总结出三个经验:
1.找到一个实力与经验俱佳的“教练”,从思维、工具、实战带你“即学即用”。
2.制定一份正确的学习计划与路径,你真正需要的是好方法而不是蛮力。
3.有效工具的运用会让你事半功倍。
这方面,给我启发很大的是清华大学计算机系博士 —— 陈旸写的《数据分析实战 45 讲》,有 2.7W 人在学,口碑不错。我最近开始二刷了,在专栏中,陈旸清晰地把数据分析拆解成三个部分:数据采集、数据可视化和数据挖掘,而且有大量实战。(下面有我详细的给大家分享这三部分所需要掌握的知识)
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说到陈旸,也是挺厉害了。清华有一门课,叫数据挖掘,他通过这门课,学会了如何从海量的数据中找到关联关系,以及如何进行价值挖掘。并利用自己学的技巧,在微博用 3 个月的时间就积累了 4 万粉丝,一年的时间积累了上百万粉丝。
整个专栏的授课逻辑我也非常喜欢,专栏里一直秉承着“MAS 学习法”,即 Multi-DImension(多维度认识)、Ask(提问)和 Sharing(分享),从“思维”到“工具”再到“实践”,学以致用,更高效上手数据分析。而且老师还会直接提供项目数据,让你上手练习,可以在简历上完善项目经历,顺利找到工作。
👆练手的数据项目
好,下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。
数据采集
你可以用Python自动采集数据,也可以使用第三方平台,比如用“八爪鱼”来采集数据。《数据分析实战 45 讲》中,陈旸用了两个实战案例来讲解如何用 Python 和八抓鱼来采集数据,讲的非常细致,看完你可以掌握这两种常用方法。
![](https://filescdn.proginn.com/e73d3928dc9db7b90e4e7d86df00c0c0/8cac156f79a5a6185b0b4defdb7e32cd.webp)
第9讲 | 如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论? 第10讲 | 如何用Python自动化下载王祖贤海报?
数据可视化
![](https://filescdn.proginn.com/ab4702668b9ed36ef4a0d8252b61986b/f3b6d7d18a7d1b206d944939106e8bac.webp)
第15讲 | 如何用Python绘制10种常见的可视化视图?
分类算法:C4.5,朴素贝叶斯(Naive Bayes),SVM,KNN,Adaboost,CART 聚类算法:K-Means,EM 关联分析:Apriori 连接分析:PageRank
最后想说的是,在留言区你依然能看到大家各种各样的解题思路,其中有的你可能会意想不到,可以说,在留言区你也能学到很多。
![](https://filescdn.proginn.com/b798d64d6b163a5048f238c9156c80f4/088a08ea551b663621fe089173403c70.webp)
数据分析能力必然是每个互联网人必须具备的,只有懂数据,才能以数据驱动,科学优化工作,锻炼自己强大的战斗力和核心竞争力,拉开与其他人的差距。
最后再和大家强调一下:
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