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数据分析能力是如何养成的

2021-08-12 11:02:40

在如今,数据分析的能力早已不是数据分析师所独有的技能,每一个网络从业者都应该学习数据分析,数据分析能力的提升需要良好的思考能力,对数字敏感,能够从数据中提取利于解决业务的信息,利用数据分析给业务线献计献策。那么对于个人来说,如何养成数据分析的能力至关重要。



对于一个互联网工作者来说,掌握数据分析的理论知识可不是数据分析师的专利,掌握数据分析理论知识是运用数据处理问题的基础,也是持续提升我们数据分析能力的基石。比如在算法方面,我们至少要了解EM算法和K-Means算法。同时,数据分析也要求我们有一定的数学基础,比如数理统计,最优化原理等。除此之外,数据清洗和数据集成能力也需要相关的理论知识来作为提升数据分析能力的基础。


养成数据分析的能力需要会使用数据分析的工具,对于与算法相关方的工作来说,Python就是属于必须要掌握的工具,对于ETL工作者来说,那么必须掌握的就是Kettle。掌握了数据分析的具体工具,不仅对于处理数据分析工作有帮助,在其他许多方面都可以利用,比如数据可视化的实现,和数据采集的相关处理。


最后,数据分析能力的养成需要相关的业务能力,或者是数据思维。


数据分析的最终目的是提高业务处理的效率,仅仅掌握数据分析的知识是不足的,最重要的是如何将数据分析能力与实际业务相结合,如果是集成与本身的业务,那么就是对业务能力的提升。比如用户画像的实现,这其实是对用户数据的标签化管理,需要足够的抽象能力。总之,数据分析能力的提高需要数据思维能力的加持,二者相辅相成。