大数据在国内已经火热了一段时间,无论是政府还是企业都已开始重视大数据,纷纷设立大数剧部门,数据之于…
数据分析师证书能自学考吗?刚接触数据分析,听说了数据分析师证书,市面上常见的有CPDA和CDA,也查阅了各种资料,听师哥推荐后,准…
如何自学成为数据分析师?数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件,或者统计学知识,而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性,知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么,不能带来什么,看到一组统计检验的结果你能言说什么,不能言说什么。这一切的背后,需要一套完整的「科学」逻辑框架,让你了解自己手中的工具的本质,你才能从数据中正确地发现有效的信息,而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果,这样得到分析结果不仅无用,而且有害。知道了这些后,希望成长为数据分析师,就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是数据分析师,那就分别从数据和分析两方面入手。数据当然包含了数据收集、处理、可视化等内容,每个环节对于最后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已,更重要的是你要理解数据收集(是否存在采样偏差?如何纠正或者改进?处理(是否有漏洞或异常情况没有考虑?背后的逻辑。你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么,才能正确地根据自己的目的作出选择。数据可视化更多的是一门艺术:如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。首先,你要充分理解这些信息究竟是什么,有什么特点,你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。另外一部分就是分析。当然就是各种分析模型,还是需要了解这些模型背后的逻辑,要放到整个项目的上下文中去看,而不是单纯地在模型中看。总而言之,理解数据以及其中的信息是非常重要的,这决定了你的分析和呈现的方法是否合适,决定了最后的结论是否可靠。现在可以回答题主的问题了:成长为一个数据分析师,要注意理解你的知识,形成一个系统,而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力,了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上,才能谈数据分析。
数据分析师自学之路如何?吊车尾:转行数据分析第一篇:行业认知及学习流程 80 人赞同了该回答 本科金融,硕士信息系统...nowcoder/ta/sql nowcoder ...
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