Cómo aprender a ser analista de datos
El flujo de trabajo básico de un analista de datos:
1. Definir el problema
Determinar las preguntas necesarias y las conclusiones que desea sacar. Hay muchas opciones a considerar y la decisión debe tomarse en función de su negocio. Los más comunes incluyen: tendencias cambiantes, retratos de usuarios, factores que influyen, datos históricos, etc.
2. Adquisición de datos
Hay muchas formas de obtener datos:
Una es recuperarlos directamente de la base de datos empresarial, lo que requiere conocimientos de SQL para completarse. extracción de datos, etc. trabajo de gestión de bases de datos.
El segundo es obtener datos públicos, que están disponibles en gobiernos, empresas, oficinas de estadística y otras instituciones.
El tercero es escribir un rastreador web a través de Python.
3. Preprocesamiento de datos
Limpiar datos incompletos, duplicados y otros anormales.
4. Análisis y modelado de datos
Esta parte requiere comprensión de los métodos básicos de análisis estadístico, algoritmos de minería de datos y comprensión de los escenarios aplicables y los problemas adecuados de diferentes métodos estadísticos.
5. Visualización de datos y redacción de informes de análisis
Aprenda una herramienta de visualización para mostrar datos de la forma más intuitiva a través de la visualización.
Las habilidades que necesitas dominar para comenzar con el análisis de datos son:
1. SQL (base de datos):
¿Cómo obtener datos de la base de datos? ¿Cómo obtener los datos específicos que desea? Estos problemas son su primera consideración y todos estos problemas se resuelven mediante SQL, por lo que SQL es la habilidad más básica para el análisis de datos.
2. Excel
Los analistas analizan principalmente datos. Cuando analizan datos, necesitan colocarlos en un archivo, que es Excel.
Dominar fórmulas comunes de Excel, aprender a hacer tablas dinámicas, dibujar qué tipo de gráfico en función de los datos, etc.
3.Básico de Python o R:
Un elemento imprescindible y un elemento adicional Es un elemento imprescindible en la dirección de la minería de datos. flexible y práctico que las herramientas.
4. Aprenda una herramienta de visualización
Si desea desarrollarse a un nivel superior, las cosas anteriores solo representan el 20% como máximo, y el 80% restante es capacidad de comprensión empresarial. Apuntar a la capacidad de desmantelamiento y la capacidad de aprender más habilidades nuevas en función de las necesidades de datos.