文章期号:20190609
数据能力三章经,第二章多元分析
1,不虞之誉
前几天在知乎上,回答了问题:「如何深入学习数据分析?」,没想到竟然成了优秀回答。感谢知友们的喜欢。
一起看看回答带来的数据效果:点赞人数为:111(这个数字有点吉利,捂脸),收藏次数:303,收藏次数基本上是点赞人数的3倍,难怪知乎创作者们,喜欢在文章底部在一句:“收藏不点赞,就是耍流氓”,知友点个赞,让更多人看的见。创作不易,多多支持。阅读量为:6,564 很欣慰有这么多人阅读,希望能帮助更多人学习数据分析。
回答成为热门的原因:
2,问题来了
知友们知乎私信我,公众号留言,微信消息,咨询需要怎么学?,有没有好教程推荐?我就开始反思:关于「关于如何深入学习数据分析」的回答,存在一个致命的缺陷,我只说了:数据分析的重要性,该学什么;却缺少了最重要的一环:怎么学才能踩坑少学的好。
3,怎么学数据分析呢?
数据分析工具的升级:以前我们经常用excel做一些平均数,最大值,最小值,方差的一些汇总,简单的饼图,条形图,折线图的制作。这些简单的操作,无法提高你在数据分析的竞争力,在大的数据量面前,excel能做的事太少,在复杂的数据面前,简单的数据汇总无法帮我们发现更多有价值的信息。
升级工具能够帮助我们在数据分析工作中:做的更多,做的更好,提高自己的不可替代性是保持竞争力最好的方法。所以我们需要借助计算机,为了让计算机帮助我们来完成一些复杂数据分析工作,我们需要学习一门和计算机沟通的语言,这里我推荐:R语言和Python,两种语言各有千秋,我建议都学。关于这R语言和Python的网络教程很多大家可以自己探索学习。
借鉴前辈的知识成果,这里我推荐一本张建华翻译的美国著作《商务与经济统计》
文章详细的说明来理论和计算方法,适合零基础学习,吃透了你的统计学功底就会很不错,遗憾的是文章并没讲述多元统计方面的知识,估计是因为多元统计的理论知识需要一些数学功底,多元统计的一下原理涉及:微积分求导,概率论概率计算,线性代数空间置换;
结合业务知识,了解一下常用的业务指标,知道业务需要统计哪些数据。如果你想在互联网行业做数据分析,需要了解什么是UV,PV,流失,留存,访问时长等等,有一本很好的偏向数据运营的书籍《硅谷增长黑客实战笔记》,让你知道怎么用数据推动公司业务的增长,同时也建议多读一读关于数据方面的书籍,比如《数据之巅》,《数据分析》,《用数据说话》,《浪潮之颠2册》等等,书籍帮我们开启数据思维,这也是学习数据分析的关键。对一个事物的判断,不要用我认为,我以为,我想应该是,这些主观的描述是一个数据分析工作者最大的弊病。学会尊重数据,尊重客观。
上述的的学习路线简单的描述为:学好一门计算机语言,掌握统计分析的基础知识,结合所在行业的业务知识,多实践,多阅读提高数据分析能力,提高数据思维。恭喜你会成为一个优秀的数据分析工作者。
4,系统的专业教育
在人大我接触了系统的统计学专业教育,学了很多课程,涉及统计,多元分析,机器学习等。系统的学习是好的,但是很多人缺少时间精力和成本去一一学习,明确一个方向就好,毕竟我们学富五车都是为了工作生活。这里我简单的列举人大统计的的课程表:
学校的系统教育是全面的,但缺乏面向工作的指向性,我们具体学习需要结合实际,将大学的系统教程做一个自己的参考的方向标就行,不要贪多求全,学好一面的专业知识你就很优秀了。写到这里,附录最近总结的文章吧。