大数据分析学习之路

大数据分析学习之路 Ting Bao was revised on January 6, 20021

大数据分析学习之路

一、大数据分析的五个基本方面?

1，可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2，数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3，预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4，语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5，数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

二、如何选择适合的数据分析工具

要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1.交易数据（TRANSACTION DATA）

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web 服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3.移动数据（MOBILE DATA）

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。

4.机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为（如当传感器值表示有问题时进行识别），提供规定的指令（如警示技术人员在真正出问题之前检查设备）。

三、如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师

随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的具体是做什么工作的需要哪些技能让我们一起来看看吧。

这3个职业具体有什么职责?

数据科学家的工作职责：数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析

的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。

数据工程师的工作职责：分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。

根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

大数据分析师需要掌握的技能

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：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、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：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、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

四、从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案

首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。但在一般情况下，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的技能，并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。

大约90%的数据科学家至少有大学教育经历，甚至到博士以及获得博士学位，当然，他们获得的学位的领域非常广泛。一些

招聘者甚至发现人文专业的人们有所需的创造力，他们能教别人一些关键技能。

因此，排除一个数据科学的学位计划(世界各地的着名大学雨后春笋般的出现着)，你需要采取什么措施，成为一个数据科学家复习你的数学和统计技能。一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容，做到这一点，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学，但这是一个好的开始场合。

了解机器学习的概念。机器学习是下一个新兴词，却和大数据有着千丝万缕的联系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。

学习代码。数据科学家必须知道如何调整代码，以便告诉计算机如何分析数据。从一个开放源码的语言如python那里开始吧。

了解数据库、数据池及分布式存储。数据存储在数据库、数据池或整个分布式网络中。以及如何建设这些数据的存储库取决于你如何访问、使用、并分析这些数据。如果当你建设你的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对你的影响将十分深远。

学习数据修改和数据清洗技术。数据修改是将原始数据到另一种更容易访问和分析的格式。数据清理有助于消除重复和“坏”数据。两者都是数据科学家工具箱中的必备工具。

了解良好的数据可视化和报告的基本知识。你不必成为一个平面设计师，但你确实需要深谙如何创建数据报告，便于外行的人比如你的经理或CEO可以理解。

添加更多的工具到您的工具箱。一旦你掌握了以上技巧，是时候扩大你的数据科学工具箱了，包括Hadoop、R语言和Spark。这些工具的使用经验和知识将让你处于大量数据科学求职者之上。

练习。在你在新的领域有一个工作之前，你如何练习成为数据科学家使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作数据科学家、参加训练营、志愿者或实习生。最好的数据科学家在数据领域将拥有经验和直觉，能够展示自己的作品，以成为应聘者。

成为社区的一员。跟着同行业中的思想领袖，阅读行业博客和网站，参与，提出问题，并随时了解时事新闻和理论。

五、从入门到精通—快速学会大数据分析

以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。区别于普通的JAVA程序员，本课程的重点是培养基于Hadoop架构的

大数据分析思想及架构设计，通过演示实际的大数据分析案例。

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新手学习-一张图看懂数据分析流程.(优选)

新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。

当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。

【读书笔记】数据分析学习总结(一)：数据分析那些事儿

1.明确分析思路： 首先要明确分析目的：菜鸟与数据分析师的区别就在于菜鸟做分析时目的不明确，从而导致分析过程非常盲目。这点有比较深的体会，在公司里做过关于搜索和新手的产品数据分析，自己对分析目的没考虑太多，靠的是前人留下的上期数据分析结果，倘若让我从零开始做，估计会很盲目。 然后确定分析思路：梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。 最后还要确保分析框架的体系化，使分析结果具有说服力：营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、ST P理论、SWOT等；管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART等。在上周一个汇报上使用了SWOT分析方法，对这些营销或管理的模型还都很陌生。 2.数据收集：

一般数据来源于以下几种方式：数据库、公开出版物（统计年鉴或报告）、互联网、市场调查。 3.数据处理： 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。导师提过在做数据处理时，不要在原始数据上进行数据处理以防原始数据丢失，保留数据处理过程以便发现错误时查找。 4.数据分析： 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。 与数据挖掘的关系是数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。 5.数据展现： 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 在一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。 6.报告撰写： 一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。 另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，好的分析报告一定要有建议或解决方案。 三、数据分析的三大误区： 1.分析目的不明确，为分析而分析。 2.缺乏业务知识，分析结果偏离实际：数据分析师的任务不是单纯做数学题，数据分析师还必须懂营销，懂管理，更要懂策略。上周五听了公司专门做数据分析的同事做的关于新手留存的数据分析专题，他们数理统计专业知识必然过硬，而且对业务比较熟悉，能通过数据结合不同业务做出相应

史上最全的生意参谋数据分析使用教程

史上最全的生意参谋数据分析使用教程2015年淘宝常用的数据分析工具换新了，生意参谋替代了量子恒道，强大自己的数据分析能力才能让店铺发展更为的顺利。 对于免费的数据分析工具，当下最好的选择无疑是生意参谋了，它拥有和量子恒道一样功能，同时也有量子没有的功能，总之可以称之为量子的升级版。可能新手开始对于一个店铺的数据分析并不是那么的看重，往后面你会发现店铺一出现问题，比如销量停滞不前、流量出现瓶颈、引流效果差等等问题。你就会慌得找不出问题出现在哪个地方。这时如果你能利用好生意参谋就可以完美的帮你找出问题所在，并想方法解决店铺现状。 生意参谋怎么看关键词？怎么做数据分析？这一系列的问题我们都需要搞清楚，我们现在来彻底的学会生意参谋如何使用？ 一、生意参谋实时数据： 1、【产品类目】 每个商家都希望做类目的NO.1，成功只会留给那些有准备并且已经走向巅峰的商家。你，准备好了吗？生意参谋赶紧用起来！ 红色：产品所属类目； 蓝色：支付行业排名、访客排名、买家数排名（淘宝活动有些是慎选top100卖家*）；

黄色：根据实时的市场数据分析截止目前行业指数，虽然是平均值但也能分析行业淘商挤进前十能拿到多少份额的市场额挤进前百能占有多大的盈利业绩。 2、【全屏模式】 建议在活动大促等机会投到电视机或大屏，用于激励，数据快速增长，效果非常震憾！ 3、【实时趋势】 实时数据柱状图，针对需要的指数(浏览量/访客/支付买家/支付金额)； 三个月的数据来说明实时的差距和对比； 把控时间段，根据流量的来源和费用的支取综合分析和研究下流量动态把控转化时机。

4、【PC端和无线端实时来源】 付费：访客占比多少，付费渠道多少，付费转化多少（直通车/淘宝客/钻展/麻吉宝/聚划算）； 免费：top文化.品牌.产品都是免费的来源（做不到top就想想如何花费变成自主免费）； 自主：被动的让消费者购买难，让顾客主动来成交容易（购物车，店铺收藏，宝贝收藏）。 【优化给出的流量来源，开发自主访问客服活动，侧重品牌服务，打造产品文化】 5、【地域分布】 追溯产品喜好区域：把控34个省级行政区的分布前10的动态； 区域分布数据应用：直观流量来源区域覆盖支付转化区域黏性

如何自学数据分析方法介绍

如何自学数据分析方法介绍 如何自学数据分析方法介绍 想要成为数据分析师，最快需要七周?七周信不信? 这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、 数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。 每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。 第一周：Excel 每一位数据分析师都脱离不开Excel。 Excel的学习分为两个部分。 掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。 在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近 的函数。 在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。 清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、 left/right/mid、len/lenb、find、search、text 关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset 逻辑运算类：if、and、or、is系列

计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、 count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round 时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif 搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。 第二部分是Excel中的工具。 在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性 价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、 自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。 在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。 Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel 实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结 各类函数的使用。 除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。 了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor， float等。 了解数组，以及相关应用(excel的数组挺难用)，Python和R也会涉及到list，是核心概念之一。 了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮 助到你。 了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。

数据分析学习_学习数据分析需要学习哪些课程

https://www.sodocs.net/doc/db10914907.html, 数据分析学习_学习数据分析需要学习哪些课程 数据分析学习 https://www.sodocs.net/doc/db10914907.html,_学习数据分析需要学习哪些课程？这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，学习数据分析，做数据分析师，借助技术手段进行高效的数据处理，前景非常广阔。 数据分析学习，需要按以下几个步骤进行; 1、《数据挖掘导论》这本书先花一个月的时间好好的阅读下，知道数据挖掘的一个雏形，能够认识一些常用的模型和算法。能够搞清楚常用的监督和非监督学习，提到模型要能说出它的应用场景和优缺点。 2、使用PYTHON结合数据挖掘知识进行实际案列操作。请使用《集体智慧编程》，这本书的评价我也给你们贴出来，豆瓣评分9分，质量自然不用我说。 3、欢迎使用《机器学习系统设计》这本书，你会接触到PYTHON里面最niubility的SCIKIT-LEARN 机器学习包。虽然官网文档阅读性已经很佳，但是缺少一个系统的过程。而这本书就是教会你如何从真实的业务角度去思考运用机器学习模型。同样的，请你自己敲代码，不懂的就去看官方文档，还是不懂的就去google。 4、想知道为什么豆瓣和亚马逊的推荐那么准确？那么《推荐系统实战》绝对是一本最佳的书籍，作者将全部的算法使用PYTHON实现，无论是基于业务的推送还是基于协同过滤算法的推送都讲解的非常清楚。 5、你一定听说过R，一定也纠结过到底学习R还是PYTHON。那么我就粗暴的回答一下：都要学！，前期已PYTHON为主，后期一起学习R语言。

https://www.sodocs.net/doc/db10914907.html, 而现在常说的数据分析在不同行业不同领域的职业人眼中，可能有不同的定义，因为数据分析本身就是多个学科的交叉，如：数据库、统计学、机器学习、人工智能、模式识别、知识发现，甚至可以涉及到心理学和管理学，数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术！ 任何学习知识，都是相互联系，相互作用的。因此第一步就是找出各部分间的直接联系，把网络结构初步地建立起来。但是有些部分和其他部分并不一定能够建立直接的联系，那么还需要发掘第二层、第三层关系。要明确各部分之间的关系，以及综合运用。学习是先模糊概括，再逐渐在大框架下逐步明晰细节、完善结构、针对缺陷和不足专攻的学习方法。 光环大数据数据分析师培训，光环大数据，拥有16年的程序员培训经验，上市公司品牌，口碑极好，一线名师授课，强大的教研团队研制开发最新的课程，与中关村软件园战略合作保障人才输出，与学员签订就业协议保障就业问题！真正的靠谱品牌！ 数据分析师培训，就选光环大数据！ 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 【报名方式、详情咨询】 光环大数据官方网站报名：https://www.sodocs.net/doc/db10914907.html,/ 手机报名链接：http:// https://www.sodocs.net/doc/db10914907.html, /mobile/

【新手入门】数据分析新手成长历程

表哥表姐的升级之路 Q1：什么是表哥表姐？ A1：指市场部，运营部，业务部等部门专门负责数据提取，整理，出报表工作的基层员工。此类同学一般日常使用excel，简单的SQL工具，对基础数据进行筛选，整理，制作诸如：《XX公司业务月报》一类报表给对应部门查看。 Q2：表哥表姐为什么要升级 A2：因为这个岗位是一个高不成低不就的岗位，既不懂底层的数据仓储，数据库，没有编写分析代码，设计分析模型的能力，又不能跟市场，业务，运营部的老大汇报，参与决策，每天看的数据挺多，但大部分仅是输出简单的统计平均数，或者百分比，完全不知道这些数据是怎么来的，不知道是怎么用的，不知道有什么价值，想跳槽，一看应聘要求不是要求精通业务有实操经验，就是要求懂XX语言，会XX开发，内部升职无望，外部跳槽无力。 Q3：那表哥表姐该如何升级呢？ A3：沉下去走技术线（学习系统，代码，开发知识，学习数据库，数据仓储等系统知识）或者浮上来走业务线（学习营销，策划，推广，销售，品牌，运营管理等知识）。 Q4：该选哪条线呢？ A4：看个人能力，兴趣爱好及基础知识。理论上技术好的走技术，业务好的走业务。但是两条路都会有共同的困难：必须学习大量日常工作中用不到的知识才能升级，但一来日常工作用不到，非工作时间很难抽出空闲时间学习，二来日常工作用不到，所以学了也很容易忘，三来即使学会了，跳槽的时候想转型也很难说服HR相信，自己能适应一份过往X年内都没干过的岗位，十有八九不被HR认可，还是干回表姐。 Q5：但是我是一个有耐心，能牺牲业余时间，有主动学习精神，会编故事忽悠hr的好表哥，请指导我怎么升级吧！ A5：技术线学习请咨询群主fly大神，业务线学习主要是提升业务能力，要懂业务。 Q6：我天天听人说：你懂不懂业务，业务要熟练，那么业务到底是个什么玩意？ A6：业务就是怎么做生意，一个成功的生意包括：设计概念，研发产品，生产产品，品牌

如何零基础入门数据分析

如何零基础入门数据分析 随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。 我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。 1. 基本工具 学习数据分析的第一步，是了解相关工具 Excel excel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。 相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告，简单且高效。 SQL 数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。

SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。 SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就需要长时间的锤炼了。 SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。 R/Python 熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。 R vs Python 目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。 这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点： R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用十分便捷。此外，R

如何进行 精准数据分析

8年运营教你如何使用生意参谋 精准数据分析 对大多数运营而言，生意参谋是我们日常接触最多的数据运营工具，但我从身边学生和朋友聊天过程中发现，很多人虽然天天都在看，但其实一点都不了解它，更别说深入的解读数据了。用一句话来形容大家对生意参谋的感觉，就是“最熟悉的陌生人”！ 今天宁静给大家解读“生意参谋惊天秘密”，你们会发现原来搜索排名的规则早就体现在生意参谋首页，只是绝大多数人根本不会看，反而到处寻求秘籍获取流量。在这个帖子后面，还会附上“宁静店铺诊断分析方法”。 以下我们拿一个新手店来做下分析： 首先，我们在分析一个软件工具的时候，一定要特别关注首页的内容。因为首页会告诉我们阿里最核心关注的数据是什么。为什么这么说呢？我们可以想想，如果是你做一个工具，或者写一个报告，你们是不是也会优先把最重要的东西展示在最前面呢？ 比如我在教学生做店铺杜邦分析图的时候，就会通过杜邦展示，把我们运营重要的数据进行优先比较和观察分析。 回归正传，上面强调了首页内容的重要性，现在我们来看看首页有什么，能传递什么信息给我们？ 一、首先我们来看下经营分析。我们一定要带着思考去看问题，否则还是像以前一样，天天看也看不出什么感觉。现在，我们来看下这些指标代表什么？

访客数，大家都说访客数代表的是人群，但是除了这一点以外，实际上还有一个非常大的意义，就是“量级”，它的大小决定了你后面其他数据参考的价值有多大。如果你是搜索引擎，你会推荐一个流量1000，转化率10%的产品还是一个流量10个，转化率20%的产品？ 很显然，第一个数据更具有稳定性，所以，如果想让搜素快速排位，就要做大你的数据基数，让数据稳定。 浏览量，一般情况下，我们大多数人只会关注访客数而忽略浏览量。那为什么在有限的位置上，生意参谋会展示这个数据呢？ 这背后其实涉及访问深度的问题，而访问深度牵扯到的，是我们的页面引导和关联推荐。这里面更深层次所涉及的因素，就是店铺动销率，这也是为什么我们要特别注重这个指标的原因。全店销售所塑造的氛围会起两个作用，一是提升店铺权重，二是我们之前做了数据分析，发现全店动销的产品转化率要比单品售卖的店铺转化率高，所以这里提示我们，搜索排位要重点引导的，是你的页面关联和动销情况。 支付金额，这是一个最终的结果展示，是这里面所有指标中唯一一项仅仅用来看的指标。 支付转化率，这里面，大家可能会想到另外一个指标，为什么没有点击率？有听过我之前讲的搜索引擎课程的同学，应该还记得我提出的单坑位产出价值=展现量*点击率*转化率*客单价*（1-退货率）。 我们来理解下为什么这里不用点击率。实际上，是因为相比于点击率，淘宝更希望促动转化率，因为消费者购物如果点击多了却依然没买到自己喜欢的，容易产生购物疲劳，让消费者觉得搜索推荐出来的产品都不符合他们真正需要的，所以情愿给你10000个展现，进来100个流量转化10单，也不愿意你带来1000个流量转化10单。因为消费者不点击你的产品，还有其他产品可以替代留住他们。而相反，点击多了不转化就容易出现购物满意度问题了。

新手如何学数据分析

数据分析新手入门资料（系列一） 来源：知数教育网 什么是数据分析？ (2) 如何用数据？ (5) 在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐（43本全）？ (6)

一、到底什么是数据分析 之前在微博上发起一个话题，大家一句话向外行说说什么是数据分析?有100多位同学参与讨论和转发，其中一些有意思的、不错的说法，大家一起来看看。 最专业的数据分析： @沈浩老师: 有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术! 最简洁的数据分析： @小蚊子乐园：简单的很，就是分析数据。 @Terensu：描述数据特征，预测数据趋势，展示分析结果。 @wangman02：从一大堆数据中提取到你想要的信息，就是数据分析。 最浪漫的数据分析： @数据化管理：数据分析就是：茫茫人海中，你通过观察、跟踪、记录等手段找到你生命中最想爱的那个人，进而根据对方的喜好，成功的展示了自己的优点，改进了自己的缺点，并且说服了对方的父母，承诺终身与ta为伴的一项工作。 @刘万祥ExcelPro: 你喜欢上一个姑娘，你会搜集她的兴趣、爱好、星座、闺密、乃至三围。。。等等各种信息吧，然后想自己怎么能搭讪上、约出来，碰壁了会继续找原因、想办法，这里面你都有在做数据分析呀。 @CIVN可视化社区：从你每天发的微博研究你喜欢哪个明星、是哪个星座的、喜欢吃什么买什么、大概几岁会嫁出去。 最IT的数据分析： @穆浩然：所以我一般都说我是做IT的。 @YicoLeung:复制粘贴。 @仓鼠_茄子把：你应该对男的低调说自己是码农，对女的高调说自己是分析师!现在甭管是什么职业，加个师字就显得特牛B，比如策划师,揉奶师,面包师,搬砖师等等。 最实用的数据分析： @ETwise:我告诉别人：你买了牙膏我还会推荐你买牙刷，我就是做这样的工作的。

如何对学生考试成绩进行数据分析

一、原始分和标准分的定义原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。标准分是指 通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩 在全体考生成绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算根据教育统计学的原理，标准分Z 是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式表示为：Z=(X-A)/S 其中：X为该次考试中考生个人所得的原始分；A为该次考试中全体考生的平均分；S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z 在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用时不太方便，所以还要对Z分数进行线性变换(T变换)：T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500，也就是说，如果 某考生的标准分为500，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。标准分有如下性质： ⑴平均值为0，标准差为1； ⑵分数之间等距，可以作加减运算； ⑶原始分转换为标准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处？ 根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 例如，某考生某科的原始成绩为85 分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650，即Z 分数为 1.5 ，则通过查正态分布表，查得对应的百分比为0.9332 ，于是我们知道，该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩，这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80 分，数学原始成绩为70 分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86 分，而数学原始分平均为60 分，则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的平均水平之上，即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量，其语文标准分小于500 分，而数学标准分大于500 分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。多学科成绩，只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下，才能相加，否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑，用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步：首先根据原有基础得到一个输入值；然后根据教育后的成绩得出一个输出值。输出值与输入值之间的差就是增值，用公式表现就是：增值=输出值－输入值 教学增值评价法是一种借助计算机系统和统计程序。对教师的教学效果

学数据分析需要知道的知识(一)

就目前而言，越来越多的人认识到数据分析的重要性，大家都知道数据分析有很多的用途， 这就是使得数据分析也成为产品经理的一项必备技能。但是当我们真正在进行数据分析的过 程中，总会存在一些问题，这些问题都是我们必须理解的，那么学数据分析需要的知识都有 哪些呢？下面就由小编为大家一一道来。 首先我们来讲讲数据分析的动机，说白了就是为什么要进行数据分析呢？这是因为我们不管 做出什么事情的时候，都是需要使用数据来说话的，毕竟在主观的认知总会有一些偏差，所 以我们使用事实来说话，那么怎么用事实呢？那就是用数据。数据是不会说谎的。通过数据 进行分析下一步的具体情况，这样才能够做出更好的决策。当然，对于不同的商业模式关注 的数据指标是不同的，不同创业阶段公司所关心的数据指标也是不同的。这就需要获得一些 目标，那么怎么获得目标呢？目标的获取有两种方式。第一种就是自主设定目标值。第二种 就是参考行业基准值。 其次我们需要了解一下商业模式，这是因为数据分析行业中的很多客户都是面向商业模式的。所以，数据分析师应该对商业的模式有所了解，那么商业模式是什么？商业模式是让人们做 你希望他们做并能使你从中获利的事。了解了商业模式，就能够知道了应该关注的指标。 除了这些，我们需要知道好的数据指标是什么。一般来说，好的数据指标是具有比较性的， 我们通过比较在不同的时间段，用户群体，竞争产品之间的表现，从而可以更好的发现产品

的实际走向，这种功能都是每一个企业所关注的事情。而且好的数据指标是简单易懂的。如果人们不能很容易地记住或讨论某指标，那么通过改变它来改变公司作为会十分困难，当然好的数据指标是一个比率。仅仅查看几个比例就能够对一个公司的基本状况作出判断，这样才能够做好数据分析。 通过这篇文章我们不难发现学习数据分析需要掌握的知识，大家在进行学习数据知识的时候需要掌握很多的知识，由于篇幅问题小编就给大家介绍到这里了，我们在后面的文章会为大家讲一些更重要的内容，不要走开，精彩内容下次归来。

新手如何开始基因组测序数据分析

新手如何开始基因组测序数据分析？ 摘要：基因组测序技术在短短5年时间里，从一种令人仰望的高端技术变成了实验室里的常规操作，目前已经有了一些免费的，或者说是低成本的多元化工具，以及活跃的用户群，可以帮助我们解决其中的一些问题，包括大部分新手都会提的一个问题——从那儿开始？以下的这些测序专家会从这一最常见的新手问题开始，一一帮助我们解答疑惑。 生物通报道：作为生命科学领域的“圈内人”，如果你还不知晓近期基因组测序的飞速发展，那你就实在太out了。。。这项技术在短短5年时间里，从一种令人仰望的高端技术变成了实验室里的常规操作，仅仅就去年一年时间，这项技术就应用到了千人基因组计划、人类微生物计划这两项重要的研究项目中，识别了大量孟德尔遗传疾病相关的基因，比如朱伯特综合症（Joubert Syndrome），米勒费雪综合症（Miller Syndrome），还破解了苹果，虱子，以及前段时间侵袭海地的霍乱弧菌的基因组，实力确实不可小窥。然而由于这一领域的发展速度飞快，因此一些新接触的实验人员可能会感到茫然无措：虽然这些研究人员都具有实体测序实验操作经验，但是如何处理获得的庞大数据是一个巨大挑战。幸运的是，目前已经有了一些免费的，或者说是低成本的多元化工具，以及活跃的用户群，可以帮助我们解决其中的一些问题，包括大部分新手都会提的一个问题——从那儿开始？以下的这些测序专家会从这一最常见的新手问题开始，一一帮助我们解答疑惑。 需要什么IT基础设备？ 简而言之：视情况而定。测序数据集信息量都很大，但不是所有的数据集都一样，比如说，全人类基因组测序项目包括原始测序数据，比对数据，变异检出数据等，每个样品都能达到上百GB，而像ChIP-Seq数据集（例如染色体免疫共沉淀实验数据）就小得多

如何进行淘宝数据分析

淘宝数据分析方法图文讲解 首先，我先说一下自己用excel等工具做的分析，跟使用这些现成数据平台的区别。 1丶会用工具自己做分析，不单单局限在淘宝，这个时代什么行业都有数据，如果掌握了，你做什么都能应用到。用淘宝指数或者阿里指数只能局限在淘宝这一块。 2丶用现成的数据平台，只要求能看懂数据，几乎不需要自己动手分析数据。可能100个人里面有10个人能看懂这些数据并应用这些数据，如果要自己动手分析，100人里面可能只有2-3个有这种能力。往往能自己分析的机会会比别人多一点点。 我们回到主题，这一篇是送给小卖家或者准卖家，准卖家就是即将成为卖家的朋友。因为我们这个时候没有数据魔方，没有生e经，但是不用怕，依旧做得了分析。 提出一个概念：【风险把控】 其实无论什么时候，商业都需要控制风险，把商业活动的风险降到最低。但这4个字，特别对于小卖家或者准卖家而言，却异常重要，因为，我们经不起风险。犹如大海中的一叶孤舟，一个海浪打过来，就消失不见，这种案例我看得太多了。 因此，要学会风险把控，把风险降到最低。 那么，接下来，就跟我一起看数据吧。 淘宝指数：https://www.sodocs.net/doc/db10914907.html,

先进去排行榜。注意这里面的信息，比如统计时间，还有排名类型，下面是搜索排行 【这里可以找到在暴增的关键词，关键词跟产品有关系，这个是一个入口。比如风衣，增长了约5倍，我们选择一个在增长中的产品，借助这个产品需求的增长，就相对容易做一些。】

看到的东西都要去搜索验证一下，因为，我们必须排除人为刷起的市场，如果我误入这种市场，可能会蒙受损失。原来，【风衣】这个词是淘宝的扶植词。没什么问题。 大家要注意，首先看到的是搜索排行，数据是对比上一周的涨幅。统计时间在右上角，这个要注意。 如果勤快的话，可以定期来收集数据，把数据贴到excel表格里面。步骤我演示一下，先把数据选起来，然后右击复制

教你如何成为一名数据分析师

数据分析新手入门资料（系列一） 来源：西线学院 什么是数据分 析？ (2) 如何用数 据？ (5) 在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐（43本 全）？ (6)

一、到底什么是数据分析 之前在微博上发起一个话题，大家一句话向外行说说什么是数据分析?有100多位同学参与讨论和转发，其中一些有意思的、不错的说法，大家一起来看看。最专业的数据分析： @沈浩老师: 有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术! 最简洁的数据分析： @小蚊子乐园：简单的很，就是分析数据。 @Terensu：描述数据特征，预测数据趋势，展示分析结果。

@wangman02：从一大堆数据中提取到你想要的信息，就是数据分析。 最IT的数据分析： @穆浩然：所以我一般都说我是做IT的。 @YicoLeung:复制粘贴。 @仓鼠_茄子把：你应该对男的低调说自己是码农，对女的高调说自己是分析师!现在甭管是什么职业，加个师字就显得特牛B，比如策划师,揉奶师,面包师,搬砖师等等。 最浪漫的数据分析： @数据化管理：数据分析就是：茫茫人海中，你通过观察、跟踪、记录等手段找到你生命中最想爱的那个人，进而根据对方的喜好，成功的展示了自己的优点，改进了自己的缺点，并且说服了对方的父母，承诺终身与ta为伴的一项工作。@刘万祥ExcelPro: 你喜欢上一个姑娘，你会搜集她的兴趣、爱好、星座、闺密、乃至三围。。。等等各种信息吧，然后想自己怎么能搭讪上、约出来，碰壁了会继续找原因、想办法，这里面你都有在做数据分析呀。 @CIVN可视化社区：从你每天发的微博研究你喜欢哪个明星、是哪个星座的、喜欢吃什么买什么、大概几岁会嫁出去。 最神化的数据分析： @张启仁：数据分析是算命的。 最实用的数据分析： @ETwise:我告诉别人：你买了牙膏我还会推荐你买牙刷，我就是做这样的工作

数据分析8个流程与常用7个思路

数据分析8个流程与常用7个思路 在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 作者：秋云来源：秋天e云|2016-11-07 11:51 收藏 分享 在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。 那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析? 首先，你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁?

分析目标是谁?要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是用户，还是金额，还是用户行为。避免把订单当用户算，把用户当订单算(上周运营同学真实案例)，算出的结果是差别非常大的。 3、想达到什么效果? 通过分析各个维度的用户，订单，找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现用户精细化运营已经非常必要了。 4、需要哪些数据? 支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据?付费总额，付费人数?新老用户维度?付费次数?转移人数?留存率?用户特征?画像?先整理好思路，列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。 5、如何采集? 直接数据库调取?或者交给程序猿导出? 自己写SQL?运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。 6、如何整理? 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析? 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对用户很了解，对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。 8、如何展现和输出? 数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表： 1.折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。 2.(柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如 支付宝与微信覆盖率差别。 3.堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。例如我们需要表示 各个支付方式的人数及总人数时。 4.线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。 5.条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。 6.饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并 不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

大数据学习入门必须掌握最常用的四种大数据分析方法

当刚涉足大数据挖掘分析领域的分析师被问及，大数据挖掘分析人员最重要的是什么时结果给出了答案是五花八门的答案。其实大数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将大数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。理解大数据分析在挖掘大数据价值方面的重要性，是十分有必要的。 简单地来说在大数据挖掘分析领域中，最常用的四种大数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 一、大数据分析之描述型分析：发生了什么 这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向大数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如每月的营收和损失账单。大数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户大数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 二、大数据分析之诊断型分析：为什么会发生 描述性大数据分析的下一步就是诊断型大数据分析。通过评估描述型大数据，诊断分析工具能够让大数据分析师深入地分析大数据，钻取

到大数据的核心。良好设计的数据分析能够整合：按照时间序列进行大数据读入、特征过滤和钻取大数据等功能，以便更好的分析大数据。 三、大数据分析之预测型分析：可能发生什么 预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变大数据来实现预测。大数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。 四、大数据分析之指令型分析：需要做什么 大数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。 最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时

如何学习数据分析

看到不止一个QQ群里面的有很多人都问过如何学好数据分析，这个一个比较大的命题，很难一两句话弄说的明了，所以这个的问题很难在QQ群里得到一个满意的答案。好吧，那我就以一个这方面的从业者的身份来说一说怎么学习，当然有一点要说的是每个人的思想、方法和经历都是不一样的，我这里所说的不一定是对的也不一定适用于每一个人。 先说一下数据分析。数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，但是做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。 一、知识技能 1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，主要有统计学、社会学、数学、信息处理等等。这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。 2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，我的回答一定是OFFICE（excel、word、powerpoint……），如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。但OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、水晶易表等等。 3、行业知识与工作经验：这部分知识怎么说呢，要是说在书本上一点学不来那也是骗人的，但是能真正拿为己用的，多是自己在实际的工作过程中经历的学到的。做数据分析一定得和自己所从事的行业紧密相关，不结合业务的数据分析无异于纸上谈兵。而需要要用到数据分析的行业又多的数不清，一句话，只要有数据的地方就需要有数据分析，比如互联网、电商、金融、电信、

大数据分析学习之路

大数据分析学习之路 Ting Bao was revised on January 6, 20021

大数据分析学习之路 一、大数据分析的五个基本方面? 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2，数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3，预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4，语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 5，数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 二、如何选择适合的数据分析工具 要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类： 1.交易数据（TRANSACTION DATA） 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web 服务器记录的互联网点击流数据日志。 2.人为数据（HUMAN-GENERATED DATA） 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 3.移动数据（MOBILE DATA）