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女生零基础学数据分析行吗?

发布网友 发布时间:2022-04-21 09:05

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2个回答

热心网友 时间:2023-06-23 03:22

学习大数据分析,关键区别不在于男生还是女生,而是个人的能力。

数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别,这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因,因为社科或文艺类专业,很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划),但是并不代表文科生没有任何机会,因为大学以前,其实我们都没正式接触过编程或统计学,大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友,兴趣和决定也是重要因素,不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。

如果你要坚定的选择这条路,就必须克服各种依赖症,比如安装一个R语言或Python软件,从庞大的数据中得出客观的结论过程,用学到的知识去分析数据的价值等等,一定要动手动脑去实战,不要单凭以前的文科思维(更注重思维的创造和个性的发扬),理性思维和客观科学更重要。

其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有,但任何的时间节点上,倘若一直停滞不前、犹豫不决,那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩,一路上也是披荆斩棘,但时光不负我,付出终究收获成果!愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

热心网友 时间:2023-06-23 03:22

数据分析是近年来比较热门且人才短缺的行业。入门有一定的难度,但是只要认真学习入门并且逐渐精通不成问题,与性别无关,女孩子只要肯下功夫也能成为一名优秀的数据分析师。

那么要成为数据分析时都需要学习哪些内容呢,分为以下六点:

(1) Excel

说起Excel可能会有人觉得这个很简单,但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门,因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具,在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具,具体学习内容有Excel函数技巧(查找函数、统计函数、逻辑函数)、Excel快速处理技巧(格式调整、查找定位、快捷键技巧等)和Excel可视化技巧(组合图、条形图、数据气泡地图)等。

(2) Mysql

SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师,你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库,数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库,那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂,非常容易上手,并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始,涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面,数据分析师一般不会有增删改的权限,只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。

(3) Python

Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言,Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中,一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库,比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗,画图,还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具,但是不同的职业发展方向,Python掌握的程度也是不一样的。

(4) BI商业智能工具

BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连,然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板,如下图:

BI看板图

企业销售指标,运营指标,物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价,过去24个月销售的物流发货量的变化曲线,甚至是现在实时的销售额,这些都是企业关心的问题。有了这个看板,领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据,以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件,有FineBI,PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的,学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通,快速挖掘数据价值,将这些数据转化成有用的信息,让企业决策有数据依据,从而驱动企业决策和运营。

(5) 数理统计与数据运营

数理统计和数据运营方*是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论,统计学,线性代数,以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深,但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的;而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此,掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。

那数据运营方*是什么呢?数据运营方*实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如,对电商而言,漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1,到进入服装板块的人数PV2,PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型:相关分析,A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲,数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂,就是根据自身业务需求将指标拆解到最细,然后运用同比和环比两种数据分析方式。

(6) 机器学习

最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了,而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x,与预测最终值y之间的关系(也就是数学算法公式),然后利用这套算法,将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值,这里听不懂没关系。总之,这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式(也就是算法),用这个数学公式去对未来进行预测。比如说:一个*量地刷体育短视频,根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师,机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归,多元回归,以及逻辑回归学习等,逐渐学习更多像决策树,随机森林,SVM等更高级的算法。

如果需要帮助可以咨询我们,加油。

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