怎樣提升數(shù)據(jù)分析能力

　　我們正在迎來(lái)一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代：各類設(shè)備和互動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以年均大于50%的速度增長(zhǎng)，那么，如何提高提升數(shù)據(jù)分析能力呢？

　　第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：(70%時(shí)間)

　　1.獲取數(shù)據(jù)(爬蟲(chóng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))

　　2.驗(yàn)證數(shù)據(jù)

　　3.數(shù)據(jù)清理(缺失值、孤立點(diǎn)、垃圾信息、規(guī)范化、重復(fù)記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集)

　　4.使用python進(jìn)行文件讀取csv或者txt便于操作數(shù)據(jù)文件(I/O和文件串的處理，逗號(hào)分隔)

　　5.抽樣(大數(shù)據(jù)時(shí)。關(guān)鍵是隨機(jī))

　　6.存儲(chǔ)和歸檔

　　第二步：數(shù)據(jù)觀察(發(fā)現(xiàn)規(guī)律和隱藏的關(guān)聯(lián))

　　1.單一變量：點(diǎn)圖、抖動(dòng)圖;直方圖、核密度估計(jì);累計(jì)分布函數(shù)

　　2.兩個(gè)變量：散點(diǎn)圖、LOESS平滑、殘差分析、對(duì)數(shù)圖、傾斜

　　3.多個(gè)變量：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖

　　第三步：數(shù)據(jù)建模

　　1.推算和估算(均衡可行性和成本消耗)

　　2.縮放參數(shù)模型(縮放維度優(yōu)化問(wèn)題)

　　3.建立概率模型(二項(xiàng)、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對(duì)比)

　　第四步：數(shù)據(jù)挖掘

　　1.選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(蒙特卡洛模擬，相似度計(jì)算，主成分分析)

　　2.大數(shù)據(jù)考慮用Map/Reduce

　　3.得出結(jié)論，繪制最后圖表

　　循環(huán)到第二步到第四步，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)圖表得出結(jié)論完成文章。

　　以業(yè)務(wù)為核心做數(shù)據(jù)分析

　　“無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認(rèn)為——人類93%的行為是可以預(yù)測(cè)的。數(shù)據(jù)作為人類活動(dòng)的痕跡，就像金礦等待發(fā)掘。但是首先你得明確自己的業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)才可能為你所用。

　　數(shù)據(jù)為王，業(yè)務(wù)是核心

　　1.了解整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)

　　2.制定好業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)劃

　　3.衡量的核心指標(biāo)有哪些

　　有了數(shù)據(jù)必須和業(yè)務(wù)結(jié)合才有效果。首先你需要摸清楚所在產(chǎn)業(yè)鏈的整個(gè)結(jié)構(gòu)，對(duì)行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營(yíng)情況有大致的了解。然后根據(jù)業(yè)務(wù)當(dāng)前的需要，指定發(fā)展計(jì)劃，從而歸類出需要整理的數(shù)據(jù)。最后一步詳細(xì)的列出數(shù)據(jù)核心指標(biāo)(KPI)，并且對(duì)幾個(gè)核心指標(biāo)進(jìn)行更細(xì)致的拆解，當(dāng)然具體結(jié)合你的業(yè)務(wù)屬性來(lái)處理，找出那些對(duì)指標(biāo)影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業(yè)務(wù)現(xiàn)況的全面掌握非常關(guān)鍵。

　　思考指標(biāo)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)多維規(guī)律

　　1.熟悉產(chǎn)品框架，全面定義每個(gè)指標(biāo)的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀

　　2.對(duì)比同行業(yè)指標(biāo)，挖掘隱藏的提升空間

　　3.拆解關(guān)鍵指標(biāo)，合理設(shè)置運(yùn)營(yíng)方法來(lái)觀察效果

　　4.爭(zhēng)對(duì)核心用戶，單獨(dú)進(jìn)行產(chǎn)品用研與需求挖掘

　　發(fā)現(xiàn)規(guī)律不一定需要很高深的編程方法，或者復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)公式，更重要的是培養(yǎng)一種感覺(jué)和意識(shí)。不能用你的感覺(jué)去揣測(cè)用戶的感覺(jué)，因?yàn)槊總�(gè)人的教育背景、生活環(huán)境都不一樣。很多數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系沒(méi)有明顯的顯示，需要使用直覺(jué)與觀察(數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來(lái)呈現(xiàn))。

　　3. 規(guī)律驗(yàn)證，經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

　　發(fā)現(xiàn)了規(guī)律之后不能立刻上線，需要在測(cè)試機(jī)上對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

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