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如何利用数据可视化增强信息的传播效果:必赢app

时间:2024-10-30


好多人不知道什么是数据分析师,认为会熟练使用Excel就是数据分析师,如果如何利用数据可视化增强信息的传播效果你还会使用Excel中的一些高级功能如透视和函数等等,可能别人就认为你是牛*的数据分析师了,如果你工作中还用到了VBA,(word天啊!),在别人眼中你就是数据分析大神了。真的是这样吗?诚然,单用Excel的确可以解决大部分的数据问题,但是作为一个数据分析师,你并不是一个基层的统计分析从业者,那么数据分析师应该是怎样的职业呢?

(一)数据分析师的职场之路

数据分析的职位分类按照数据处理的不同阶段分为数据采集、数据分析、与数据挖掘三种。其中数据采集的概念是对企业来说的,包括原始数据源的采集和地理信息数据的采集,这里受众面太窄,就不一一说了。

下面主要说下数据分析和数据挖掘的职位:

大家要记住一句话:数据分析的职位分为业务方向与技术方向两个方向,这两个方向决定了两条不同的职业规划和晋升途径,包括下面章节要说的数据分析的学习规划也跟这两个方向紧密相关。

1、业务方向

大家在招聘网站中搜索数据分析的职位,大概分为两类:辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。

1)辅助业务的数据分析:一般在零售业里职位设置较多,该职位一定要对业务烂熟于心,对业务有长时间的积淀和理解,用数据发现业务流程中的问题,并提出合理化的解决方案,分析数据是为整个商业逻辑去做支撑。细分职位包括:市场调查、行业分析和经营分析三类。

2)数据分析师:业务方向的数据分析师,该职位招聘时一定前面有一个限定词,什么数据分析师,归结起来分为三类:产品数据分析师,运营数据分析师和销售数据分析师。

2、技术方向

技术方向主要指数据挖掘方向,分为三类:数据挖掘工程师(机器学习)、数据仓库工程师(构架师)和数据开发工程师。在互联网和金融行业岗位设置较多。

普遍来说:技术方向的基础岗的工资薪酬要比业务岗的薪酬高一个等级bwin·必赢,但是做到管理岗的话,在中国,业务岗的薪酬比技术岗的薪酬要高。

(二)数据分析从业者需具备的核心能力

我认为,数据分析从业者要具备四种核心能力:1、基础科学的能力如何利用数据可视化增强信息的传播效果;2、使用分析工具的能力;3、掌握编程语言的能力;4、逻辑思维的能力。

1、基础科学的能力

可以说,在数据决策的时代,数据分析几乎渗透到企业的每个业务环节中,行业数据分析报告更是淋漓满目,发布报告的有的是世界500强企业,有的是知名的数据洞察咨询公司。

统计学,数学,逻辑学是数据分析的基础,是数据分析师的内功,内功不扎实,学再多都是徒劳。

掌握统计学,我们才能知道每一种数据分析的模型,什么样的输入,什么样的输出,有什么样的作用,开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师,数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力,用现成的模型也好,模块也好,也能做,但一定会影响你的技术提升,当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具:SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧,都必须掌握并且会应用,毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R,说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要,不单单是数理逻辑这块,还要有逻辑学的知识。反映商业数据里,大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线,有逻辑的推进,结果才会另人信服。

下面补充下做数据分析的流程逻(参考知乎网友,有改进,非原创):

1)提出假设

2)验证假设(统计方法)

3)取数(SQL / Hive / Spark)

4)清洗和整理数据(R / Python Pandas / PySpark)

5)可视化(Excel / R ggplot2 / Python matplotlib)

6)展示给非技术人员必赢客户端(PowerPoint / Tableau / iPython Notebook / R Markdown)

任何一门技术或学科都有其内部规律,需要有计划,有先后,循序渐进来学,西线学院下面跟大家分享下数据分析学习的一些经验。

1、统计学(业务方向)与SQL(技术方向):首要必会技

任何数据分析师从事业务方向的工作都必须会统计学,统计学的学习最好辅助SPSS或其他SAS来学,做到数据分析基本功扎实,兼顾实战性。

任何数据分析师从事技术方向的工作都必会SQL,不单是数据分析师,每一个运营、产品经理、尤其是互联网行业,一定要会SQL,基本知名互联网公司的产品经理都能写SQL。

学习中,要掌握SQL的基础语法、中级语法和常用函数,结合关系数据库系统(Oracle Database、SQL Server、DB2等)来学习SQL语句,找好方法,真的不难。

2、Python与R:不分伯仲,都要掌握

Python主要掌握基础语法,pandas操作、numpy操作、sklearn建模,学会用python编写网络爬虫爬取数据,等等。

R语言就是为了统计而存在的语言,我们要掌握R语言的基础语法、数据管理、数据挖掘建模与评估等。

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以上是我们第二阶段要学的技能。

3、数据可视化

有了Python、和R的基础,我们可以就可以学习数据可视化了。运营和产品都需要学习可视化,可视化说白了,就是画图,但做为数据分析师来说,我们不能用EXCEL 来实现可视化,因为它的局限性太大了。这里也不建议花太多时间学习给非专业人士展示的Tableau,有1个小时学会Tableau足够。

Python中可视化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly;

R中可视化工具有plot基础库、ggplot2

随心所欲,用Python和R,你就知道做数据分析工作是多么爽一个事。

4、数据挖掘

这里知道要掌握基本概念,知道数据挖掘时做什么的,知道它与数据分析相比有什么不同。

5、监督学习、非监督学习、模型评估

Model建模,知道模型建好后应该怎样去评估,掌握怎样用一些定量的指标,数据,数值来衡量模型建好后到底有多准确,或者说到底有多错误。模型评估的指标或计算方式选择正确与否,能够直接影响到整个项目获模型是否有效。

6、以上这些只是数据分析的入门,还有... ...

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