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原创 数据分析培训的学习心得和技巧总结

发布时间:2019-08-27 15:53:03 浏览 14997 来源:博学谷资讯 作者:照照

    数据分析近几年的重要性日益凸显,它在各行各业都得到了广泛应用。其实数据分析就是将庞大的数据集中起来,进行萃取和提炼,从而得出所研究对象的内在规律。对于想要报数据分析培训课程的小伙伴来说,可能还在迷茫和徘徊。本文就来和大家分享一下数据分析培训的学习心得和技巧总结,希望对大家有用。

     

    数据分析培训的学习心得

     

    数据分析培训学习心得:

     

    1、数学知识

     

    数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

     

    2、分析工具

     

    对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。

     

    3、编程语言

     

    对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写HadoopHive查询,基本就OK了。对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

     

    4、业务理解

     

    业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。业务能力是优秀数据分析师必备的,如果你之前对某一行业已经非常熟悉,再学习数据分析,是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养,无需担心。4、逻辑思维

     

    5、逻辑思维

     

    对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

     

    6、数据可视化

     

    数据可视化说起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。对于高级数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视化工具是有必要的,也要根据需求做一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。

     

    7、协调沟通

     

    对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要。对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。对于数据挖掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。

     

    数据分析培训的技巧总结:

     

    1、弄清职业目标。

     

    明确自己是否真的喜欢数据分析,是否真的想往这方面发展。确定职业方向后,再思考如何入门数据分析。数据分析不同目标的发展路径不同,入门所需要的技能也不同。当然万变不离其宗,数据分析基础知识打牢了,进入行业积累经验也只是时间问题,但是更有针对的学习会事半功倍。

     

    2、参加数据分析培训课程。

     

    有些人会问了:自学数据分析不行吗?也不是不能自学,但是自学不一定能学好,这是一门需要理论和实践讲解才能学好的课程。因此在这里强烈建议,大家报博学谷的数据分析课程。该课程最大优势在于覆盖了各行各业,而且拥有最完善的课程体系、最丰富的课程内容、最新型的分析工具和最有价值的案例分析。课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用(包括SQL、Excel、SPSS、 Modeler、R、python等)到数据挖掘算法等,对一整套数据分析流程技术进行系统讲解,学完之后,学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。

     

    3、持续的学习。

     

    当然,大家别认为工作了,就不用再学习数据分析了。其实无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

     

    以上就是数据分析培训的学习心得和技巧总结。简而言之,学习没有捷径,再好的培训课程都需要学员自己好好消化,努力也同样重要。

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