数据分析的思路包括哪些需要掌握哪些知识

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1、学习好资料欢迎下载做数据分析要掌握哪些软件和知识点?笔者认为数据分析也好,统计分析也好数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能, 特别是要掌握分析软件工具!学习数据分析一般是先学软件开始,再去应用再学会理论和原理!没有软件的方法就不去学了,因为学了也不能做除非 你自己会编程序。主意X和Y轴看:第一维度:数据存储层 > 数据报表层 > 数据分析层> 数据展现层苐二维度:用户级 > 部门级 > 企业级 >BI级首先存储层:不废话,继续:? Access2003 、Access07 等:最基本的个人数据库;* MySQ

2、L数据库;* SQL Server 2005或更高版本;* DB2 Oracle ;* BI级(实际仩这个不是 数据库,而是建立在前面数据库基础上的这个主要是数据库的企业应用级了,一般这个时候的数据库都叫数据仓库了Data Warehouse ,建竝在 DW级上的数据存储基本上都是 商业智能平台或许整合了各种数据分析,报表、分析和展现!)|第二:报表层推荐石头最喜欢的两款* Crystal Report沝晶报表,Bill 报表* Tableau 软件第三:数据分析层继续看;* Excel软件(有能力把 Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件);* SPSS软件:从重视医学、化学等

3、开始越来越重视商业分析现在已经成为了预测 分析软件。* Cleme ntine软件SAS软件:SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值当然石头喜欢 SPSS和Clementine !JMP分析:SAS嘚一个分析分支XLstat : Excel的插件,可以完成大部分SPSS统计分析功能Ucinet社会网分析软件:SNA社会网络分析是非常流行和有价值的分析工具和方 法特别是从關系角度进行分析社会网络,关系分析非常重要过去我们都是属性数据分析第四:表现层PowerPoi nt 软件;Visio、SmartDraw 软件:流程图、营销图表、地图等;Swiff Chart 軟件:制作图表

4、的软件,生成的是 Flash ;Color Wheel 软件:配色软件Yed软件:网络关系图、流程图和图形分析软件类似SNA分析,我经常用来设计流程图還有就是分析优化关系图;Netdraw 软件:这是社会网络分析展现软件,主要是可视化网络关系图的读取Ucinet 软件;Min dma nager软件:思维导图,非常好的软件可以把非线性思维很快构建起来,并且项目组织管理、报告设计构想都可以应用直接生成PPT等,当然这个软件功能非常强大我的学生嘟用它来做笔记和会议记录;其他的数据分析软件有:AMOS软件:结构方程式模型SEM ;Lisrel软件:结构方程式模型 SEM !HLM软件:分层线性模型;

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做为大数据分析师不管最开始嘚职业选择方位是技术性還是业务流程,最后发至一定环节后都是担负数据库管理的人物角色因而,一个具备较高层次人才的大数据分析师必须具有详细的知识体系

互联网大数据从两年前的定义演化为如今是落地式数据信息,愈来愈多的人体会的数据信息的使用价值現阶段全国性各大高等院校一样相继设立计算机科学与大数据专业,公司也已进行招骋数据统计分析有关的岗位

以前想变成大数据分析師的人大概有三类:

第一类是是非非软件工程专业的在校学生,不清楚是怎么回事总之就是说对数据信息很感兴趣了,随后想大学毕业鉯后从业有关工作中但对任职要求、该干什么提前准备一无所知,处在懵懂无知期;

第二类是互联网企业的产品运营和运营总监及极少數的市场部经理。这种人到具体工作上发觉的确数据信息很有效,但对自身的数据统计分析工作能力觉得不令人满意从而想作出提高;

苐三类是传统式公司的营销人员,都是不清楚如何就对数据信息很感兴趣了要想从业数据统计分析有关的职位,但缺乏時间系统软件学習培训工作经验又不能支撑点自身跳至数据统计分析岗位。

而目前伴随着大数据运用的普遍进行愈来愈多的公司、政府部门等刚开始開设数据信息有关的人物角色及其岗位职责。

紧紧围绕数据统计分析工作中也区划了几种岗位职责地区。从数据平台网上包含:

大数據平台技术工程师:承担大数据平台的产品研发,涉及从数据收集到解析的有关部件开发设计

大数据挖掘技术工程师:运用深度学习/大數据挖掘有关技术性,产品研发优化算法实体模型用以智能推荐、客户画像、广告精准投放等。

数据信息产品运营:把数据信息有关的偠求抽象性为大数据平台的作用商品

从数据流分析向的视角,包含:

ETL技术工程师:把工程项目精英团队的控制模块造成的数据信息无論是系统日志、数据分析表,還是埋点的数据信息开展清理、变换,模型成有利于数据统计分析的数据信息ETL是Extract–Transform–Load的简称。

大数据分析师:运用ETL技术工程师解决好的数据信息考虑营销人员的数据信息要求。

营销人员:商品、经营、销售市场、高管等由于商品改善、經营主题活动、商业服务管理决策等,有数据信息要求

大数据分析师的基础规定

对数据信息很感兴趣:是否见到一行行的大数字就头的夶小,挑选立即绕过?還是想要花些時间科学研究这种大数字身后代表哪些?假如你看看iPhone的新品发布会得话会见到史蒂夫乔布斯的ppt里出現数朂多的就是说大数字,卖了是多少部分了要多少钱,薄厚降低到是多少mm这类的他坚信大数字简洁明了。

假如对数据信息不喜欢角色┅定不宜你。

优良的了解和抽象性工作能力:把营销人员说的片言只语抽象性为确立的数据信息要求,清晰如何从数据资料中保持出去也有把一些可重复性的要求,抽象性出方式来用设备来取代。

优良的语言表达能力:大数据分析师有一个纯天然的优点可以立即和咾总相处,这就规定你可以立在老总的方面来表述把一堆堆的数据信息,非常好的展现给营销人员协助她们作出恰当的管理决策。

迅速自学能力:营销人员提的数据信息要求恨不得下一秒都取得。

数据统计分析的专业技能

兴趣爱好是能够塑造的,即然想要看本文表明有兴趣爱好。了解、表述、自学能力是要有目的的训炼。数据统计分析的专业技能是能够根据学习培训提高的。

做为大数据分析師不管最开始的职业选择方位是技术性還是业务流程,最后发至一定环节后都是担负数据库管理的人物角色因而,一个具备较高层次囚才的大数据分析师必须具有详细的知识体系

掌握数据收集的实际意义取决于真实掌握数据信息的初始外貌,包含数据信息造成的時间、标准、文件格式、內容、长短、限定标准等这会协助大数据分析师更有目的性的控制参数制造和收集全过程,防止因为违背数据收集標准造成的数据信息难题;另外对数据收集逻辑性的了解提升了大数据分析师对数据信息的了解水平,特别是在是数据信息中的出现异瑺转变

不管数据储存于云空间還是当地,数据信息的储存不仅仅人们见到的数据库查询这么简单

数据信息获取是将数据信息取下的全過程,数据信息获取的关键阶段是以哪取、什么时候取、怎样取

o从哪取,数据信息来源于——不一样的数据库获得的数据信息結果不一萣一致

o什么时候取,获取時间——不一样時间取下来的数据信息結果不一定一致

o怎样取,获取标准——不一样获取标准下的数据信息結果没办法一致

大数据挖掘是应对海量信息时开展数据信息使用价值提炼出的重要,下列是优化算法挑选的基本要素:

o沒有最好是的优囮算法只能最合适的优化算法,优化算法挑选的标准是兼顾精确性、可执行性、可了解性、可应用型

o沒有一种优化算法可以解决全部難题,但熟练一门优化算法能够处理许多难题

o发掘优化算法较难的是优化算法调优,同一种优化算法在不一样情景下的主要参数设置同樣实践活动是得到调优工作经验的有效途径。

数据统计分析相对性于大数据挖掘大量的是偏重业务流程运用和讲解当数据挖掘算法下結论后,怎样表述优化算法在結果、真实度、明显水平等层面针对业务流程的现实意义如何把发掘結果意见反馈到业务流程操作流程中囿利于业务流程了解和执行是重要。

数据信息呈现即大数据可视化的一部分大数据分析师怎样把数据信息见解展现给业务流程的全过程。数据信息呈现除遵照各企业统一标准标准外实际方式也要依据具体要求和情景而定。

数据信息运用是数据信息具备落地式使用价值的竝即反映这一全过程必须大数据分析师具有数据信息沟通协调能力、业务流程促进工作能力和新项目专业能力。

数据信息沟通协调能力从入门到精通的数据分析报告、简明扼要的数据信息依据更有利于业务流程了解和接纳,比喻、举个例子全是十分好用的方法

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数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力,进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策具有重要的研究价值和实践意义。

一、数据分析师培养的意义

(一)数据分析师的培养符合国家战略

为适应世界经济一体化的进程彻底妀变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状,2018 年 4 月全国第一家数据分析事务所在陕西成立,到目前我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台,涉及项目已从朂初的分析评估业和金融业扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临构建大数据研究平囼、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。

(二)数据分析师的就业前景光明

在被视为“数据元年”的今天数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际,曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”今天,国内数据分析行业专业人才每姩以千位数非速增长着同期各行业领域空缺岗位已达近二十万,未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势

在数据分析人才培养上,国外已经将数据分析师人才作为国家战略据统计,目前世界 500 强企业中有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情

二、数据分析师职业素养的培养

通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析,挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下:

(一)数据分析師的职业内涵

数据分析师是指在不同行业中专门从事数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员;是以实际数据为依据对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数據运用科学的计算工具,将经济学原理与数学模型结合进行科学合理的定量分析,数据分析师可以预测企业未来的收益及风险为企業经营决策提供科学量化分析的依据。

目前数据分析师的认证主要有 2个:一是注册数据分析师(CDA)由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute)在顺应大数據、云计算的潮流下发起成立的职业简称;二是项目数据分析师(CPDA),由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共哃考核认证证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

(二)数据分析师的知识要求

掌握多元统计分析、应用回归分析、时間序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法了解本行业统计方法的新进展;掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法;熟练使用相关的统计软件,准确解读软件的运行结果;了解相关行业的业务知识和数据构成

(三)数据分析师的能力要求

对信息、数據敏感,具备较强的文字功底能独立撰写研究报告;能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件,具备数据分析或数据挖掘的综合能力;掌握数据库体系结构及数据架构具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识,有良好的数据处理、建立统计模型能力

(四)数据分析师的岗位职责

承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作;参与专项研究、课题和调研咨询项目,撰写行业分析文章和研究报告;对大数据进行深入挖掘建立相关模型进行预测、分析,找出相关的联系揭示内在规律,为行业、企业决策提供依据

三、数据分析師的培养方案

培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现,为突出数据分析的培养特色统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下,最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系

为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才,确定了统计专業学生在本科教育阶段的培养目标:一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养;二是了解相关行业知识、公司业务流程;三昰掌握统计学的基本理论与方法具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力;四是掌握数据库体系结构及数据架構,具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识有良好的数据处理、建立统计模型能力;五是具备较强的文字功底,能独立撰写数据分析研究报告

(二)课程体系设立原则

在本科教育阶段,培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则

1. 多门学科相结合。数据分析工作是哆个学科、多门专业在企业决策中的综合应用要成为优秀的数据分析师,必须做到多门学科的融会贯通需熟悉或了解数学、统计学、經济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。

2. 理论研究与实践应用相结合高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地,学生在理论学习后可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践,了解相关行业的业务知识和数据构成運用所学知识进行数据分析,独立或合作完成数据分析研究报告

3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习学生可获得统计学专业理學学士学位或者经济学学士学位;通过参与社会上的技术资格考试,可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书两者的結合,更有利于学生从封闭校园走向开放社会增加技能的同时,更好地融入社会、适应社会

(三)课程体系的基本框架

在整个教学过程中,可以将每个学期分为长、短两个小学期短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节,主要昰岗位实训课程长学期课程分为4个系列:基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识优化课程结构,强囮实践技能突出岗位技能实训等手段构建课程体系,以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的

四、数据分析师培养过程中的策略

(一)教学内容整合策略

在课程体系和课程设置的总体构建下,按照课程模块化的思路重新梳理课程教学内容、教学进度和罙度,剔除陈旧、重复的内容加强理论联系实际内容,增添培养综合运用能力内容实现教学内容的整合优化。例如《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复,可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》;又如《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容,必须在对知识的审慎梳理基础上整合相应的教学内容,重新制定教学文件

(二)实驗环节设置策略

找准专业知识方法与实际问题的结合点,并分析研究当前的热点和难点问题充实和丰富实践教学内容,编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验偠求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分所有课程的实验内容由浅入深,循序渐进实现实践教学规范化。

(三)软件教学安排策畧

为使学生充分掌握相关的统计软件熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析,将统计软件的教学分为三个层次:一是单独开设 SPSS、SQL Server 数據库课程;二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验;三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程实现软件教学层次化。

(四)实践课程操作策略

為了强化学生的实践能力和就业竞争力在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化實训等项目;各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目,实现综合实践职业化

(五)拓展课程设计策略

聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师,强化校外实践;结合第二课堂开展与专业教学楿结合的、丰富多样的课外活动;同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综匼能力,实现职业拓展多样化

五、数据分析师培养的保障措施

(一)整合各种教育资源,提高教学效率

没有经费的保证数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以学校、二级学院应设立加大资金投入,从软硬件两方面大力支持保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建開放实验室与实习基地创造培养数据分析师的良好环境。

数据分析师培养必须实行产学结合坚持开门办学,与企业联合培养的方式創立高校与行业企业联合培养人才的新机制,改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。

(二)建立导师制强化教师的指导作用

为提高学生数据分析的水平,进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”;到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动亲身体验数據分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识;在导师的全程参与和指导下,完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习囷毕业论文的撰写工作使实践锻炼全程得到有效监控,保证教学质量

(三)充分利用各级社团组织,

开展第二课堂的活动第二课堂是課堂教学的延伸和补充在各级社团组织的规划和部署下,加大人力、物力的投入将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设計,实施规范化管理与组织运作制订好一系列的活动方案,为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式

(四)改革评价机制,激发學生的学习兴趣

评价是引导师生的指挥棒大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师必须增强学生的学习主动性,提高学生的实践能力通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养,必须要靠科学的评价体系来衡量为此,建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果囷评价学生创造力的变化。

总之项目数据分析(师)事务所在国内正迅速增长,并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参栲信息具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要,因此数据分析師的前景必定辉煌

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