人类“退化”时代,大数据分析基础能力你真的有吗?


大数据分析是现在极为吃香的技术,随着大数据分析工具的发展,产品革新可以帮助人们做更多的事,这也让人越来越懒惰,疲于学习。大数据魔镜可以自动建模,自动实现数据路径规划等。这些功能将给IT人员省下很大力气。然而机器越进步,人类可能越“退化”。准备从事大数据分析相关行业的人,你们准备好了吗?大数据分析的基础能力,你真的有吗?这些基础能力,是你进行深度大数据分析必不可少的。

掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是计算机、统计知识,这一点必须谨记。

数据库查询—SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛,学习一些SQL技巧、新的函数,对你工作效率的提高是很有帮助的。

统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如:多元统计:回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍,或者是对老方法的新运用,不断更新自己知识,才能跟上时代,也许你工作中根本不会用到,但是未来呢?

行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识,数据就是一堆数字,不代表任何东西。是冷冰冰,是不会产生任何价值的,数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师,一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如:看到某个数据,你首先必须要知道,这个数据的统计口径是什么?是如何取出来的?这个数据在这个行业, 在相应的业务是在哪个环节是产生的?数值的代表业务发生了什么(背景是什么)?对于A部门来说,本月新会员有10万,10万好还是不好呢?先问问上面的这个问题:

对于A部门,
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员?还是在站在公司角度上说,第一次在公司发展业务接触的会员?

2、是如何统计出来的。A:时间;是通过创建时间,还是业务完成时间。B:业务场景。是只要与业务发接触,例如下了单,还是要业务完成后,到成功支付。

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节,在下单环节,在成功支付环节。

4、这个数据代表着什么。10万高吗?与历史相同比较?是否做了营销活动?这个行业处理行业生命同期哪个阶段?

在前面二点,更多要求你能按业务逻辑,来进行数据的提取(更多是写SQL代码从数据库取出数据)。后面二点,更重要是对业务了解,更行业知识了解,你才能进行相应的数据解读,才能让数据产生真正的价值,不是吗?
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说:

行业知识都重要,也许你看到很多的数据行业的同仁,在微博或者写文章说,数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师,在发表任何观点的时候,都不要忘记你居于的背景是什么?

但大家一定不要忘记了一些基本的技术,不要把基础去忘记了,如果一名数据分析师不会写SQL,那麻烦就大了。你只有把数据先取对了,才能正确的分析,否则一切都是错误了,甚至会导致致命的结论。新同学,还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高,但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的,有时候是急不来的,这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

不要过于追求很高级、高深的统计方法。还是要多去学习基本的统计学知识,从而提高工作效率,达到事半功倍。

0 个评论

要回复文章请先登录注册