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大數(shù)據(jù)分析學(xué)起來會不會很累

時間:2021-05-19來源:m.lb577.com點擊量:作者:day
時間:2021-05-19點擊量:作者:day

  大數(shù)據(jù)分析作為目前互聯(lián)網(wǎng)火熱的行業(yè),隨著大數(shù)據(jù)分析應(yīng)運而生,大數(shù)據(jù)分析在如今的求職場上越來越重要,然而讓很多人們困擾的是零基礎(chǔ)小白如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析,能學(xué)會嗎?大數(shù)據(jù)分析學(xué)起來會不會很累?該怎樣學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析呢?

  其實在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析之前,應(yīng)該清楚大數(shù)據(jù)分析要分析的是什么數(shù)據(jù),對大數(shù)據(jù)分析有了明確的了解之后,再去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析會更簡單些。

  大數(shù)據(jù)分析要分析什么數(shù)據(jù)呢?
 

大數(shù)據(jù)分析學(xué)起來會不會很累

 

  大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類:

  1.交易數(shù)據(jù)

  大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù),這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析,不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù),還包括行為交易數(shù)據(jù),例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志。

  2.人為數(shù)據(jù)

  非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻,以及通過博客。尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流,這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進(jìn)行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

  3.移動數(shù)據(jù)

  智能手機(jī)和平板很普遍,這些移動設(shè)備上的APP能夠追蹤無數(shù)事件,從交易數(shù)據(jù)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件。

  4.機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)

  這種包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù),例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機(jī)器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點通信,還可以自動向中央服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù),這樣就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

  零基礎(chǔ)小白入門大數(shù)據(jù)分析指南

  第一階段:Excel數(shù)據(jù)分析

  Excel是每一位數(shù)據(jù)分析師都經(jīng)常用到的工具,如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量,它可以應(yīng)付絕大部分分析工作。

  第二階段:SQL數(shù)據(jù)庫語言

  作為數(shù)據(jù)分析人員,我們首先要知道如何去獲取數(shù)據(jù),其中常見的就是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中取數(shù)。Excel對十萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題,但是往小處說,但凡產(chǎn)品有一點規(guī)模,數(shù)據(jù)都是百萬起。這時候就需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。

  主要了解數(shù)據(jù)庫查詢語言,where,group by,orderby,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,left join,limit,and和or的邏輯,時間轉(zhuǎn)換函數(shù)等。

  第三階段:數(shù)據(jù)可視化&商業(yè)智能

  數(shù)據(jù)可視化能力已經(jīng)越來越成為各崗位的基礎(chǔ)技能??梢暬ぷ鲙缀跏悄阏竭M(jìn)行數(shù)據(jù)分析的第一步,通過SQL拿到數(shù)據(jù)之后,我們需要使用可視化方法探索和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式規(guī)律。

  數(shù)據(jù)分析界有一句經(jīng)典名言,字不如表,表不如圖。實際上除掉數(shù)據(jù)挖掘這類高級分析,不少數(shù)據(jù)分析就是監(jiān)控數(shù)據(jù)和觀察數(shù)據(jù)。
 

大數(shù)據(jù)分析學(xué)起來會不會很累
 

  第四階段:數(shù)理統(tǒng)計學(xué)

  統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析重要的基礎(chǔ)之一,是數(shù)據(jù)分析的基石和方法論。從基礎(chǔ)的統(tǒng)計理論(描述性統(tǒng)計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗等)出發(fā),到基本的統(tǒng)計分析,到商業(yè)常用的模型(回歸分析、方差分析等),學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析背后的邏輯,掌握實用統(tǒng)計學(xué)的概念和會利用統(tǒng)計的思維去思考問題。

  第五階段:數(shù)據(jù)分析與軟件應(yīng)用

  SPSS是統(tǒng)計分析入門軟件,如果你想快速入門而又不想學(xué)習(xí)編程,我推薦使用SPSS。

  SPSS軟件是世界三大統(tǒng)計分析軟件之一,以其易于操作、易于入門,結(jié)果易于閱讀的優(yōu)點,一直備受數(shù)據(jù)分析人員的青睞,一般經(jīng)過短期學(xué)習(xí)即可用SPSS 做簡單的數(shù)據(jù)分析,包括繪制圖表、簡單回歸、相關(guān)分析等等。

  對于工具,這一階段,建議選擇一門編程語言來學(xué)習(xí)。

  Python或者R語言,這一點是必備項也是加分項,在數(shù)據(jù)挖掘方向是必備項,語言相比較工具更加靈活也更加實用。Python的主要功能是編程,除了單純的數(shù)據(jù)分析,在很多領(lǐng)域還有廣泛利用,所以就業(yè)市場上對Python的需求是遠(yuǎn)大于R。

  大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)起來累不累,需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有很多,零基礎(chǔ)小白可參加培訓(xùn)班跟著老師系統(tǒng)的學(xué)習(xí)下,學(xué)習(xí)效率會很好,一步步的學(xué)從基礎(chǔ)到入門再到精通,只要踏實的學(xué)其實很簡單,會者不難,難者不會,只要肯努力總是可以學(xué)會的。目前大數(shù)據(jù)分析行業(yè)前景很好,學(xué)會大數(shù)據(jù)分析對自身的發(fā)展也是很好的,薪資可觀,認(rèn)真學(xué)功夫不負(fù)有心人。

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