DT时代,怎样做数据才能C位出道!!
对于学习数据分析,很多人可能会有这样的疑惑:
入门数据分析该学哪些知识点?该看哪些书?
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,但感觉没有个系统,号主有系统性的资料推荐吗?
的确,我当时学数据分析也有同样的苦恼,网上关于数据分析的学习资料非常多,但缺乏系统性,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。
那么,数据分析到底该怎么学呢?
其实真的没那么复杂,你只需要做好这三件事????????????:
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”;
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;
有效工具的运用会让你事半功倍。
在这里,给大家推荐专栏《数据分析实战 45 讲》。作者是清华大学计算机系博士陈旸,已经「全集」更新完毕,好评度也超高。
在这个专栏中,陈旸清晰地把数据分析拆解成下面三个组成部分:数据采集、数据可视化和数据挖掘。在后面文章里,我会给大家分享这三部分所需要掌握的知识,让你有个更深入了解。
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。
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????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
当你入门 Python 后,接下来就算是正式进入数据处理阶段。「数据分析」涵盖两部分:数据是基础,分析是过程,所以数据的前期准备工作也很重要。第一步,就是采集数据。
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,作者陈旸用了两个实战案例来讲解如何用 Python 和八爪鱼来采集数据,讲的非常细致,看完你可以掌握这两种常用方法。
????老师制作的「Python 爬虫总结图」
详细地,你可以去直接看《数据分析实战 45 讲》专栏里这两篇文章:
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
大多数人都很容易被数据可视化吸引。试想一下,用各种酷炫的图片将数据的规律直观地呈现给大家,是一件特别有成就感的事情。应用也很广泛,比如天猫双十一的数据大屏等。我们可以用各种工具、编程语言做数据可视化,比如 DataV、Tableau、Python 或者 R 语言。
在《数据分析实战 45 讲》中,主要用 Python 的 Matplotlib 工具来做数据可视化。Matplotlib 是 Python 的可视化基础库,非常适合入门学习。学完专栏,下面的这几张图我也可以做出来,非常抢眼。
你可以看看《数据分析实战 45 讲》专栏里这篇文章:
第 15 讲 | 如何用 Python 绘制 10 种常见的可视化视图?
数据挖掘
当你掌握了数据分析中基础的操作后,接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务,数据科学家们提出了各种算法,《数据分析实战 45 讲》中详细讲解了数据挖掘十大经典算法,根据用途,把它们分为四大类:
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
值得一提的是,专栏里用了大篇幅内容、许多案例来讲解这十大算法,还会提供一些数据库让大家去实操,亲测有效。
独收获,不如众收获。今天把这门口碑极好的专栏,推荐给你。现在订阅,享「超低价福利」,原价¥99,扫码参与拼团,享「79」,新用户专享价¥19.9!
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学习笔记
除了以上内容外,每篇文章末尾,老师都会针对这一讲的内容总结「学习笔记」,而且都是以手绘图的方式,非常容易理解和保存查看。
在留言区,你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。作者也会留言回复,解答大家提出的问题,或者给予及时反馈。
数据分析能力必然是每个互联网人必须具备的,无论是运营、产品还是程序员,之后还可以往数据分析师、数据挖掘工程师等方向发展。现在订阅,享「超低价福利」????
特别提示
有需要的把握好,错过的话,我也帮不上你~
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