01-数据分析介绍

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数据分析介绍

无处不在的数据

生活中存在各式各样的数据,那么基于这些数据,我们又能做哪些分析呢?

最近几年大数据这个词是火的不行,确实随着社会科技水平的提高,我们使用电子设备的时间越来越长,现在数据的增长量真的非常非常快,这些数据来自各个领域,比如:

  • 社交:微信,微博,知乎,豆瓣什么的
  • 交通:出租车,公交车等类的数据,比如:滴滴出行
  • 金融:股票历史交易信息,公司财报,新闻媒体的态度等等
  • 医疗:在数据收集和存储上还有很长的路要走

典型的数据分析应用

  • 竞选预测:特朗普和拜登
  • 拥堵预测:交通出行,地图导航
  • 信誉评估:信用额度贷款等
  • 辅助诊断:医疗影像等方面,比如 :CT图像中的肿瘤

什么是数据分析:

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的目的有多种,概括起来有三种:

  • 现状分析:告诉你过去发生了什么。 描述型数据分析
  • 原因分析:告诉你某一现状为什么发生。 验证型数据分析
  • 预测分析:预测未来会发生什么。 预测型数据分析

为什么需要数据分析能力?

举例:

  1. 通过数据分析,我们可以更好地了解用户画像,为企业做留存率、流失率等指标分析,进而精细化产品运营。
  2. 如果你关注比特币,数据分析可以帮助你预测比特币的走势。
  3. 面对生活中遇到的种种麻烦,数据分析也可以提供解决方案,比如信用卡反欺诈,自动屏蔽垃圾邮件等。

数据分析流程:

怎么学习数据分析?

  1. 基础概念:这是我们学习的基础,一定不能落下。
  2. 工具:这个部分可以很好地锻炼你的实操能力。 Python库和软件
  3. 题库:题库的作用是帮你查漏补缺,在这个过程中,你会情不自禁地进行思考。

MAS学习法

  • Multi-Dimension:想要掌握一个事物,就要从多个角度去认识它。
  • Ask:不懂就问,程序员大多都很羞涩,突破这一点,不懂就问最重要。
  • Sharing:最好的学习就是分享。用自己的语言讲出来,是对知识的进一步梳理。

我们只有把知识转化为自己的语言,它才真正变成了我们自己的东西。这个转换的过程,就是认知的过程。

数据分析工具

拓展

  1. 数据分析思维

  2. 数据挖掘和数据分析

    1. 数据分析与数据挖掘的相似之处:
      数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作,从而得到有价值的知识
    2. 数据分析与数据挖掘的区别:
      • 在应用工具上,数据分析更多的是借助现有的分析工具进行;而数据挖掘一般需要通过编程来实现。
      • 在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解,更多的是将数据与业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业知识,更专注与技术层面。
  3. 数据分析报告参考

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