¿Cómo aprender a analizar datos?

¿Cómo aprender bien a analizar datos?

Esta es una propuesta relativamente grande que es difícil de explicar claramente en una o dos oraciones, por lo que es difícil obtener una respuesta satisfactoria a esta pregunta en el grupo QQ.

Aquí hablaré sobre mis métodos de aprendizaje como practicante en este campo de datos. Por supuesto, hay algo que decir sobre los pensamientos, métodos, experiencia laboral y conocimientos de cada persona. son todos diferentes, por lo que la cuestión de cómo aprender es una cuestión de opinión. Aquí solo voy a hablar de mi método personal, y puede que no sea correcto o aplicable a todos.

Se puede decir que la posición del análisis de datos es muy amplia y compleja, desde los empleados de entrada de datos hasta los analistas y expertos de la industria, incluso algunos que se dedican a la minería de datos y la inteligencia artificial. se pueden incluir en el análisis de datos. Sin embargo, las cosas que hacen estos trabajos son bastante diferentes y, por supuesto, la remuneración también es muy diferente. Por lo tanto, al solicitar un empleo, no se limite a mirar el título del puesto: es importante tener en cuenta las responsabilidades y requisitos del puesto. Sin más preámbulos, hablemos de cómo aprender a analizar datos. 1. Conocimientos y habilidades

1. Conocimiento de la materia: a juzgar por el conocimiento profesional involucrado en el análisis de datos, incluye muchas, incluidas, entre otras, las siguientes disciplinas:

(1 ) Estadística: pruebas paramétricas, pruebas no paramétricas, análisis de regresión... etc.

(2) Matemáticas: álgebra lineal, cálculo, etc.

(3) Sociología: principalmente algunos conocimientos de estadísticas cuantitativas sociológicas, como cuestionarios y análisis estadísticos, también hay algunos conocimientos sociológicos, que son más útiles para los analistas de datos dedicados al marketing

(4) Economía y finanzas: si se trata de datos; Para los analistas involucrados en esta industria, el conocimiento económico y financiero es imprescindible, por lo que no entraré en detalles aquí

(5) Computadoras: las personas involucradas en el análisis de datos deben comprender cómo se procesan los datos que utiliza. , debe comprender la estructura y los principios básicos de la base de datos y, si las condiciones son suficientes, también puede tener la capacidad suficiente para extraer los datos que necesita de la base de datos (como usar SQL para realizar consultas). Los materiales para el análisis de datos son la capacidad de todos. Una herramienta imprescindible para los profesionales de datos. Además, si quieres ir más allá, también debes dominar algunas habilidades de programación para poder utilizar algunas herramientas profesionales de análisis de datos que te ayuden a completar tu trabajo.

Estos conocimientos profesionales no se pueden dominar por completo en poco tiempo. El único atajo para aprender es leer libros, ver explicaciones en vídeo, leer libros autorizados y leer conocimientos completos. No existe una forma rápida de aprender los conocimientos básicos. Debido a que son básicos, aprenderlos será aburrido y largo. Si desea tener un desarrollo a largo plazo en el análisis de datos, espero que pueda continuar aprendiendo conocimientos básicos durante mucho tiempo.

2. Operación del software: ¿Cuáles son las herramientas necesarias para el análisis de datos? Enumeraré aproximadamente las siguientes categorías:

(1) Categoría del informe de análisis: software de Microsoft Office (Excel, Word). , powerpoint, visio...), Crystal Easy Sheet, etc., si ni siquiera sabes cómo manejar las operaciones básicas de una hoja de cálculo de Excel y ni siquiera puedes hacer informes PPT, entonces debo decir que todavía estás muy lejos de la posición del análisis de datos.

(2) Software de análisis de datos profesional: OFFICE no lo es todo. Para hacer un mejor trabajo en el análisis de datos, debe poder utilizar (al menos comprender) algunos de los software de análisis de datos profesionales más utilizados. Por ejemplo, SPSS, SAS, R, Matlab, etc., estos software pueden ayudarnos a completar algoritmos profesionales o análisis de modelos.

(3) Herramientas auxiliares: Por ejemplo, el software de mapas mentales (como MindManager, MindMapper, etc.) también puede ayudarnos a organizar nuestras ideas de análisis.

Una cosa que es necesario explicar aquí es: el software es solo una herramienta que nos ayuda a completar tareas. No es que podamos completar bien la tarea siempre que aprendamos bien el funcionamiento del software, porque en comparación con la operación, cómo interpretar el resultado final es mucho más importante. No importa qué tan familiarizado esté con el funcionamiento del software, si no puede comprender los resultados, es lo mismo que hacerlo sin saber cómo hacerlo.

Ver y comprender los resultados requiere sólidos conocimientos profesionales.

Para los dos puntos anteriores, ¿qué ruta se debe seguir para aprender y cómo ordenarlos? He visto una imagen en Internet, que personalmente creo que es muy buena:

3. Conocimiento de la industria y experiencia laboral: ¿Qué debo decir sobre esta parte del conocimiento? Sería mentira decir que no se puede aprender nada de los libros, pero lo que realmente puedes usar para tu propio uso es principalmente lo que puedes hacer. has aprendido a través de tu proceso de trabajo real. El análisis de datos debe estar estrechamente relacionado con la industria a la que se dedica. El análisis de datos sin integración empresarial no es más que hablar en papel. Hay innumerables industrias que necesitan utilizar el análisis de datos. En una palabra, siempre que haya datos, es necesario realizar un análisis de datos, por ejemplo, Internet, comercio electrónico, finanzas, telecomunicaciones, manufactura, comercio minorista, etc. Todos los datos cuando se trata de analizar grandes demandantes, no se pueden comprender todas las industrias, pero se puede comprender muy bien una industria, y esta comprensión debe acumularse lentamente en el proceso de trabajo. 2. Hablemos de la relación entre los tres.

Para dar una metáfora vívida, convertirse en una élite del análisis de datos es como convertirse en un maestro de artes marciales (muchos amigos deberían haber visto películas de artes marciales). El maestro suele tener tres elementos: fuerte fuerza interna, movimientos mortales/armas raras y experiencia en el mundo.

El conocimiento básico y la experiencia en la industria son como esta fuerte fortaleza interna. Incluso si no creas nada, puedes asegurarte de que otros no puedan engañarte, porque ya eres un experto;

Varias operaciones de software son como movimientos mortales y armas raras. Una vez utilizadas, pueden ser fatales y obtener el doble de resultado con la mitad del esfuerzo;

Lo más aterrador de caminar en el mundo es. la falta de experiencia en el mundo. A veces ni siquiera sabes que te mataron, así que la experiencia laboral es como esta experiencia en el mundo. Es más fácil lidiar con los problemas cuando tienes más experiencia.

Por lo tanto, los tres se complementan entre sí y cualquier deficiencia afectará el rendimiento general y afectará el nivel de capacidad de análisis de datos del individuo. 3. Hablemos de cómo estudiar

1. Leer libros

En mi opinión, la mejor manera de dominar el conocimiento de manera integral y sistemática es leer libros. Solo puedes leer los correctos. Libro y no lo leerás mal. Elegir un libro que pueda mejorar enormemente tu capacidad y pensamiento es leer el libro correcto. Ahora bien, no recomendaré libros. Hay muchos libros clásicos en cada sección, pero puedo indicarle una buena forma de encontrar libros, es decir, buscar las palabras clave correspondientes en las librerías en línea, por ejemplo, si desea encontrar estadísticas. Si desea leer libros en EXCEL, busque "estadísticas". Si desea leer libros en EXCEL, busque "EXCEL". Encontrará muchos libros relacionados. Puede consultar la introducción del catálogo y las evaluaciones relacionadas de los libros. si son adecuados para ti.

2. Visitar sitios web profesionales

La otra es visitar con frecuencia algunos foros y blogs sobre análisis de datos. Las llamadas compras son lo mismo que ir de compras. No necesito nada para ir de compras. Entonces, incluso si no desea encontrar una solución a un problema determinado, es posible que desee ir de compras, porque allí hay mucho conocimiento e ideas sobre el análisis de datos, y una gran cantidad de contenido puede beneficiarlo mucho. y también podrás seguir a los expertos y algunas tendencias de la industria.

3. Aprende a pedir respuestas a los buscadores

Una persona que sabe aprender debe ser una persona que sabe hacer preguntas. ¿Dónde está la persona que responde a tus preguntas? ? Si no están en la realidad, están en Internet. Cuando encuentre un problema que sea difícil de resolver, se recomienda que primero busque el libro que tiene a mano para ver si puede ayudarlo a responderlo. De lo contrario, busque en Google y Baidu. Lo más probable es que las respuestas a muchas preguntas se puedan encontrar en línea (por supuesto, esas respuestas no son necesariamente las mejores y más óptimas). Admita que su pregunta es un poco sesgada, luego vaya al grupo QQ correspondiente o pregunte a sus colegas y amigos que lo rodean.

Además, cuando se trata del funcionamiento del software, aprenda a leer el manual de funcionamiento para obtener respuestas.

Muchos libros sobre herramientas de software solo describen los principales métodos operativos. Es solo una pequeña parte de las funciones, pero el manual de operación del software es diferente. Es el manual de instrucciones del software. Se puede decir que es el diccionario de software más completo que se puede encontrar. todo lo que está en el manual de operación.

¿Por qué está dispuesto en este orden? En mi opinión, las respuestas en los libros son más confiables que las de Internet. Esta confiabilidad no significa que no haya buenas respuestas en Internet, simplemente significa que sin la capacidad de identificar, no se puede saber cuál es la respuesta. mejor. Los libros son diferentes. La calidad del conocimiento del autor suele ser mayor que la calidad del conocimiento del libro. Aunque las respuestas dadas en el libro pueden no ser las mejores, ciertamente no serán mucho peores.

¿Por qué poner los motores de búsqueda en segundo lugar?

Debido a que los motores de búsqueda pueden encontrar casi todo el contenido de Internet, en una frase pueden encontrarlo todo. Aprender a utilizar la búsqueda para encontrar respuestas a preguntas es una habilidad y un método.

Si no puedes encontrarlo a través de los métodos anteriores, solo puedes pedir ayuda a amigos e internautas.

¿Por qué el grupo QQ no es una buena forma de resolver problemas (excepto algunos problemas muy flexibles)?

En primer lugar, hay expertos en el grupo, pero los expertos suelen estar muy ocupados. Si pueden responderte en una o dos frases, estarán encantados de ayudarte. Si no, lo harán. pueden responderlo en una o dos frases, suelen guardar silencio en segundo lugar, aunque hay expertos en el grupo, también hay muchos novatos, por lo que es mejor no preguntar que obtener un resultado equivocado.

Quizás te preguntes para qué sirve el grupo QQ. Mi respuesta es: resolver problemas de flexibilidad, intercambiar experiencias de aprendizaje y entender las dinámicas de otras personas.

Pedir consejo a amigos y colegas que te rodean se basa en el principio de pedir consejo a otros en lugar de pedírselo a ti mismo. Si tus amigos están entusiasmados y saben la respuesta ellos mismos, definitivamente te la dirán. Si no lo sabes, a veces te ayudarán a encontrar una solución. Otra cosa es que pedir consejo a tus amigos a menudo puede desempeñar un papel en la comunicación de sentimientos. Pero hay una cosa. Todo el mundo está muy ocupado en el trabajo. Si es posible, es mejor no molestar a los demás.

En resumen, el aprendizaje es un proceso paso a paso. La clave es la perseverancia y no apresurarse; debido a que el análisis de datos implica una amplia gama de contenidos, el principio del aprendizaje debe ser establecer una dirección amplia y Luego continúe ampliando y profundizando el conocimiento "Donde no hay necesidad de compensarlo".

He escrito mucho sin brindarles ningún contenido informativo, pero todo se basa en mis opiniones y experiencias personales. Corríjanme si encuentro algo inapropiado.

Este artículo es una reproducción de Data Control, enlace: /p=27