就業好，薪水高，簡單易學的數據分析，了解一下

來源：奇酷教育發表于：2019-03-27 16:06:52

未來，數據分析師將和財務、行政等崗位一樣，成為一個企業的“標配”。研發、產品、運營、市場等崗位招聘都將會要求必備數據分析能力。

移動互聯網時代，數據無處不在，連接了傳統與現代，并且左右著一切。數據已逐漸成為推動企業發展的核心和內在驅動力，各行各業因為大幅爆增的數據而正變得蒸蒸日上，幾乎所有行業都或多或少的受到這一巨變的影響。未來商業正朝著定制化的方向發展，在保證效率的同時優化供需。數據正在為企業創造前所未有的盈利機遇。未來，數據分析師將和財務、行政等崗位一樣，成為一個企業的“標配”。

現在數據分析不僅是一項技術，更是一種思維能力，未來研發、產品、運營、市場等崗位招聘都將會要求必備數據分析能力。

人才缺口巨大薪資待遇高漲
數據時代正以迅猛的速度取代IT時代，掌握理性的數據分析來取代人工的經驗分析成為主流，數據分析人才的供給指數僅為0.05，屬于高度稀缺。

僅需1~2年工作的經驗，平均月薪便可達到15k+。而且隨著經驗的增加，薪酬穩固增長。

入門輕松

無論你是否有理工專業背景，都可以很快進入數據分析的學習。如果你有市場銷售、金融、財務或零售業背景，那么你的學習會更加輕松。

就業范圍廣

各行各業都會應用到數據，數據分析師不僅僅可以在互聯?IT行業就業，也可以為政府、銀行、零售、醫藥業、制造業和交通傳輸等領域服務。

職業發展前景廣闊

如果你厭倦了寫代碼，未來可以轉型數據產品經理！
如果你是代碼開發控，未來可以轉型大數據開發！
如果你是數據/算法控，未來可以無縫邁向人工智能殿堂！

數據分析的工作流程

1. 定義問題

在做具體的分析前，你需要確定要分析的問題是什么？你想得出哪些結論？

比如某地區空氣質量變化的趨勢是什么？
……

問題的定義需要你去了解業務的核心知識，并從中獲得一些可以幫助你進行分析的經驗。

2. 數據獲取

有了具體的問題，你就需要獲取相關的數據了。數據的獲取方式有多種。

一是公司的銷售、用戶數據。可以直接從企業數據庫調取，所以你需要SQL技能去完成數據提取等的數據庫管理工作。

第二種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些公開數據。

第三種是編寫網頁爬蟲。基于互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。

3. 數據預處理

原始的數據可能會有很多問題，比如殘缺的數據、重復的數據、無效的數據等等。把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

當然在這里我們還可能會有數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，能夠幫助我們掌握數據的分布特征，是進一步深入分析和建模的基礎。

4. 數據分析與建模

在這個部分需要了解基本的數據分析方法、數據挖掘算法，了解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由于對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對數據的要求不清等原因造成的。

5. 數據可視化及數據報告撰寫

分析結果最直接的是統計量的描述和統計量的展示。

數據分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果。

你看，其實數據分析就這幾個步驟，實現起來也感覺并不難。最好的學習路徑是什么，就是按照解決問題的流程去學習。你了解這個流程，然后循序漸進深入每個部分，你會覺得這是一件特別容易上手的事情。

當然如何尋找、篩選優質學習資源，如何避開學習過程中的坑，遇到問題何如解決……這些本身都是我們學習過程中會遇到的問題。

不過不用擔心，奇酷教育推出的這門系統的數據分析課程，就是按照這樣的學習路徑。是無數分析師的爬坑經驗、以及無數本書的總結，讓你輕松掌握數據分析的技巧，拿到高薪工作。