怎样进行大数据的入门级学习?

2020/6月/17大数据分析, 大数据技术与运用0 条评论

建议首先确定好未来的职业方向,再针对性地进行学习。大数据的路线包括:数据分析,数据挖掘,数据产品,数据工程等等,每个方向侧重点不同。

  1. 数据分析/数据运营/商业分析,是业务方向的数据分析师。绝大部分人最初选择的岗位,但不同公司岗位职责可能有很大差异。
  2. 数据挖掘/算法专家,是技术方向的数据岗,属研发部门或数据部门。
  3. 数据产品经理:一种是具备强数据分析能力的PM,一种是公司数据产品的规划者。
  4. 数据工程:偏技术,程序员走这条道路更有优势。

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下面我们来谈谈大多数人选择的“数据分析”。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

数据分析的流程即一个数据分析项目的实施步骤,可大致分为:数据获取——数据存储与提取——数据预处理——数据建模与分析——数据可视化。一般情况下需要学习的内容如下:

  1. 数据获取:需要了解公开数据集的渠道,爬取网站数据。
  2. 数据的存储、提取:SQL(数据库)实现数据存储、查询、提取;数据库的分组、聚合;SQL建立多表联系。
  3. 数据预处理:用Python进行数据预处理。
  4. 数据建模与分析:统计学基础数据;统计量的描述与展示;假设检验;常用的回归分析;基本的分类、聚类算法;提升分析精度:特征工程。
  5. 数据可视化:用Python进行可视化分析;分析结果展示、数据报告撰写。

每个模块的知识最好都有所涉猎,当然,像学会查询提取SQl中数据、用Python进行数据清洗、可视化分析等等,都需要花费大量时间去学习。而使用Excel进行存储、分析,在应对万以内的数据时,一般没有问题,一旦数据量大,就会力不从心。

现在市场上有很多数据分析工具,借助它们,也能够尽快提升业务水平。以datafocus系统为例,一款专业数据分析工具,使用者不需要代码和SQL语言基础,且其有独特的搜索式分析方式,操作简单易学。

应用该分析工具进行数据分析时,可将从各渠道获取的数据以文件形式存储到本地或数据库,再导入或连接datafocus系统,甚至在系统中创建。并在系统中直接完成数据的预处理、建模与分析,以及制作数据可视化大屏。为数据分析之路,省时、省力、省心。

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