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怎樣提升數據分析能力
我們正在迎來(lái)一個(gè)數據爆炸的時(shí)代：各類(lèi)設備和互動(dòng)產(chǎn)生的數據量正以年均大于50%的速度增長(cháng)，那么，如何提高提升數據分析能力呢？
第一步：數據準備：(70%時(shí)間)
1.獲取數據(爬蟲(chóng)，數據倉庫)
2.驗證數據
3.數據清理(缺失值、孤立點(diǎn)、垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合并數據集)
4.使用python進(jìn)行文件讀取csv或者txt便于操作數據文件(I/O和文件串的處理，逗號分隔)
5.抽樣(大數據時(shí)。關(guān)鍵是隨機)
6.存儲和歸檔
第二步：數據觀(guān)察(發(fā)現規律和隱藏的關(guān)聯(lián))
1.單一變量：點(diǎn)圖、抖動(dòng)圖;直方圖、核密度估計;累計分布函數
2.兩個(gè)變量：散點(diǎn)圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜
3.多個(gè)變量：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖
第三步：數據建模
1.推算和估算(均衡可行性和成本消耗)
2.縮放參數模型(縮放維度優(yōu)化問(wèn)題)
3.建立概率模型(二項、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比)
第四步：數據挖掘
1.選擇合適的機器學(xué)習算法(蒙特卡洛模擬，相似度計算，主成分分析)
2.大數據考慮用Map/Reduce
3.得出結論，繪制最后圖表
循環(huán)到第二步到第四步，進(jìn)行數據分析，根據圖表得出結論完成文章。
以業(yè)務(wù)為核心做數據分析
“無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò )模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類(lèi)93%的行為是可以預測的。數據作為人類(lèi)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，數據才可能為你所用。
數據為王，業(yè)務(wù)是核心
1.了解整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的結構
2.制定好業(yè)務(wù)的發(fā)展規劃
3.衡量的核心指標有哪些
有了數據必須和業(yè)務(wù)結合才有效果。首先你需要摸清楚所在產(chǎn)業(yè)鏈的整個(gè)結構，對行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營(yíng)情況有大致的了解。然后根據業(yè)務(wù)當前的需要，指定發(fā)展計劃，從而歸類(lèi)出需要整理的數據。最后一步詳細的列出數據核心指標(KPI)，并且對幾個(gè)核心指標進(jìn)行更細致的拆解，當然具體結合你的業(yè)務(wù)屬性來(lái)處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業(yè)務(wù)現況的全面掌握非常關(guān)鍵。
思考指標現狀，發(fā)現多維規律
1.熟悉產(chǎn)品框架，全面定義每個(gè)指標的運營(yíng)現狀
2.對比同行業(yè)指標，挖掘隱藏的提升空間
3.拆解關(guān)鍵指標，合理設置運營(yíng)方法來(lái)觀(guān)察效果
4.爭對核心用戶(hù)，單獨進(jìn)行產(chǎn)品用研與需求挖掘
發(fā)現規律不一定需要很高深的編程方法，或者復雜的統計公式，更重要的是培養一種感覺(jué)和意識。不能用你的感覺(jué)去揣測用戶(hù)的感覺(jué)，因為每個(gè)人的教育背景、生活環(huán)境都不一樣。很多數據元素之間的關(guān)系沒(méi)有明顯的顯示，需要使用直覺(jué)與觀(guān)察(數據可視化技術(shù)來(lái)呈現)。
3. 規律驗證，經(jīng)驗總結
發(fā)現了規律之后不能立刻上線(xiàn)，需要在測試機上對模型進(jìn)行驗證。
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