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如何入門大數據分析,很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
對于數據分析的小白而言,我有如下幾個建議:
第一,技術需要過硬
sql語句,你必須要給我學精通了,增刪改查,以及存儲過程你都需要樣樣精通。
python,python的學習是為了讓你后續處理繁雜龐大的數據集時更高效更方便更快速,以及后續有很多機器學習也好,或者深度學習也好的應用項目你能上手。
第二,掌握或精通一部分常用的數學原理
基本數學原理,統計相關的原理,比如平均值,方差,標準差,導數,反函數,拉格朗日等等,這里大家可以去csdn也好或者淘寶也好買一本相關的書籍就夠用。
機器學習算法原理:回歸算法,分類算法,聚類算法等等,比如最簡單的分類算法:決策樹,他的數學原理你真的掌握嗎?信息熵和條件熵是啥意思,怎么計算的知道么?如果你只能調包,那么解決簡單的問題ok,涉及到很多復雜的情形,比如樣本不均衡,比如特征過少時,你就無從下手。這塊的話,推薦大家多去逛逛論壇,很有用,能學到不少東西。
動手做一些虛擬案例,或者參與組里同事的一些項目,比如一個游戲內廣告聊天拉人識別的項目,其本質是通過分類算法達成文本識別,這塊涉及到的知識點可能有:文本處理,分類算法應用等,這塊可以多去github上轉轉,有一些也許是已經運營過的案例能夠給你啟發的。
第三,不斷加強自己對產品的感知力
帶著問題去體驗產品,主要反推產品做成這樣有什么好,有什么不好,產品主要為了解決什么問題,他的業務目標有可能是什么樣.
經常跟圈內人去探討和交流,跟游戲不一樣的是,互聯網有很多的沙龍,可以多參加這種沙龍,但是不要雜而廣,要專而精,現在有很多的沙龍就是為了做而做,為了感動自己而做,這種沒有必要參加.
時刻關注競品,比如你是社交產品公司的,那么微信也好,陌陌也好,每一次版本迭代,你都需要去思考他為了解決什么問題,然后結合具體的內容去評估他的目的是否達到。
多做數據積累,多思考,多提問,我們在做具體的數據分析的時候,有時候需要快速響應業務,有時候通過傳統分析方法很難找到問題點,這個時候積累就至關重要,游戲行業的產品決策,40%依靠數據,30%依靠用戶反饋,還有30%依靠經驗,這個經驗就是積累。
積累是什么?積累是過往的產品調整,活動設計,跟數據之間的關系,我們只有在每一項工作都認真嚴謹對待的基礎上,這個積累工作才能做好,這樣你的產品和數據敏銳度會越來越高,后續你可以跨界成為產品專家。
給自己的定位不光是數據分析師,而是半個產品或運營負責人,我們有很多的數據分析師,一直都處于很被動的狀態,業務提什么需求你照做,久而久之就變成一個機械式地接需求完成需求的人員,毫無存在感。怎么改變這個現狀呢?
第一:要多做積累就如同上述所說,這塊急不得需要時間;
第二:需要主動,把自己當作半個產品或運營負責人來對待,這樣面對日常數據的時候,你會主動去完善日常監控指標,你會每日去盯著數據的異常和變化,你會根據這些異常和變化往下去進行深度的挖掘,或者數據沒有異常時,按照經驗這個階段該做什么分析了,趕緊做,發現了問題或者潛在風險趕緊跟業務聊解決方案,這樣才能將數據分析師的價值發揮到最大;
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