超全总结,3 大数据分析进阶法
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。
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 2.6W 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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