怎么培养数据分析的能力?

答案一:

先从问题本身来回答一下,培养数据分析的能力,简单说就是 理论+实践

理论:是进行分析的基础

1)基础的数据分析知识,至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分,不然拿到一份数据就无从下手;

2)基础的统计学知识,至少基础的统计量要认识,知道这些统计量的定义和适用条件,统计学方法可以让分析过程更加严谨,结论更有说服力;

3)对数据的兴趣,以及其它的知识多多益善,让分析过程有趣起来。

实践:可以说90%的分析能力都是靠实践培养的

1)明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标,很容易被数据绕进去,最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的;

2)多结合业务去看数据。数据从业务运营中来,分析当然要回归到业务中去,多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻;

3)了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解,当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的,不然很容易就被数据给坑了;

4)最后就是不断地看数据、分析数据,这是个必经的过程,往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多,就是这个原因。

最后,相关书籍的话,不要脸的自己推荐一下,新书《网站分析实战—如何以数据驱动决策,提升网站价值》已经开始预售,应该马上就有货了,如果有兴趣的话可以关注下。

答案二:

最重要的是形成数据分析的思想、意识,并不断在实践过程中找到数据的关联性,挖掘其内在含义,提升自己的数据分析能力,并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导,也同时检验自己的成果。形成闭环,不断提升自己。

如何养成这样的意识呢?简而言之

事前,采集历史数据,分析数据关联性,推测可能的模型和影响因子;

事中,采集线上数据,同前期规划模型作比较,找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善,为进一步产品改进等做可能性、关联性分析;

事后,归纳数据,发现自己分析的不足、考虑问题的全面性,为接下来的分析工作做经验储备;

这样的意识就是:

事前估计,为什么会有这样的预测,有什么样的数据或是模型支持此分析结果;

事中监测,有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据,如何将其融合到新一轮的数据分析中,如何更好的为产品改进服务;

事后总结,在这次事件中有哪些问题,问题的原因出自哪里,模型的问题还是客观性或是其他问题,不断提升自己的数据领悟力;

在数据分析中,重数据,却不拘泥于数据;考虑模型,但要动态变化;不能为数据而数据,应该是客观的评析数据,提出合理的分析结果;不断在实践中提升自己的感悟能力,这不是一朝一夕的事。数据既为上,又为己,希望你可以理解。

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2014-02-21

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏架构技术

[转] 研发组织该如何设计绩效体系?

德鲁克在《21世纪的管理挑战》一书中指出:“管理的第一个任务是规定组织的成效和绩效,而任何有这方面经验的人都可以证明,这实质上是一项最艰巨、最有争议的任务,但同...

19320
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

数据挖掘典型应用:如何做好关联分析

在电商数据运营中,对于客户而言,有两个很重要的指标对于扩大销售规模是很重要的: 第一,提高顾客重复购买次数;第二,提高客户订单中的Baske...

39250
来自专栏飞总聊IT

如何迅速年薪百万(5):如何知道领导对你的真实看法

36940
来自专栏ATYUN订阅号

墨尔本大学首创AI生物识别镜,照出你的性格来

墨尔本大学的研究人员设计了一种AI系统,该系统为世界首创,可以根据脸部照片来检测和显示人们的个性特征和生理上的吸引力。

8020
来自专栏BestSDK

抓不住用户痛点,那你可以试试从这个方面下手

比如当今知名度做的比较好的活动类产品中我知道的有爱活动、互动吧、活动行这三个,我个人又比较喜欢户外活动,不论我打开互动吧、爱活动还是活动行想在上面找无锡地区的户...

35850
来自专栏PPV课数据科学社区

对于打算入门数据分析的菜鸟来说,你想提醒他们什么?

“面对大数据时代趋势和与之相对的高薪,越来越多没有怎么学过计算机和统计学的外门人士也想跃跃欲试踏进数据科学的领域,请问大家伙儿有没有点建议想提醒新人呢。比如一路...

14920
来自专栏人工智能头条

探讨已久的人工智能与机器学习,两者之间有何区别?

8710
来自专栏AI科技评论

业界丨人工智能重大进展!全球首个光电子神经网络问世

量子计算机能够处理当前数字计算机无法驾驭的复杂任务 据《纽约时报》报道,微软现在要花大量资金和资源来研究量子计算机。 量子计算机是一种遵循量子力学规律,进行高速...

37860
来自专栏架构之美

机器学习的平台化发展趋势

机器学习在经过近些年的野蛮生长之后,其有效性已经被无数成功应用所验证,在这一点上已经不需要更多证明。

17650
来自专栏about云

2016年,数据、分析和机器学习趋势五大预测

问题导读 1.你是如何预测大数据行业的? 2.本文是如何预测的? 3.你认为该如何根据行业来计划自己的2016? ? 第一个预测是数据和分析将以惊人...

36380

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券