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怎样成为一个数据科学家
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如何成为一名顶级战斗力的数据分析师
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一、公软件1）熟练使用excel，Access，Visio等MSOffice公软件，可以制作相关的原型；（MS即microsoft微软，MSOffice是微软提供的系列软件，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath这7个公软件中，常用的是前4个。）2）重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCELVBA；二、数据分析软件及方法1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如GoogleAnalytics、百度统计、Omniture等；2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的开发工作；4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）；6）熟悉维基编辑者优先；7）使用软件的要求；（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理。三、数据库语言1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先；3）熟悉数据库原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先；（3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句；4）熟悉sqlserver或其他主流数据库，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型数据库。四、思维能力等方面1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力；3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。五、其他要求1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；2）文笔良好；3）了解seo,sem优先；4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识；5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。
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阅读数据报告不多说，提3点吧。第一，在GA里面的菜单栏，选择查看【来源/媒介】，再加上你的时间维度，可以看到一段时间内的全部流量来源。第二，你设置过的监测链接的这些数据，比如，你在微博发布了一条内容，附上了加了监测的链接，你要查看这次微博的引流效果，这时候你需要在【广告系列】查看你的数据。第三，GA提供了很多数据筛选器，比如你要看一天内各个时段的用户行为，就是用对用的数据筛选器。从广告系列里面看设置了监测的数据，如图：ok，到这里你已经学会制作监测链接，并且能看到数据了。你可以意识到，这意味着你可以开始算真实流量的获取成本了。之前总是关注微博转发评论数，微信阅读数的同学，可以醒醒了。现在你可以看到真实的渠道引流效果，然后做一个小学除法，你就知道你花钱了多少钱，带来了多少个真实流量，每个流量你花了多少钱。零基础水平的你，已经有一点料去跟别人吹吹牛逼了对吧。第二阶段：略懂皮毛ok，你现在已经学会怎么设置监测链接，但是你还不知道流量来了之后，转化率到底怎么样，第二阶段你要学会这些，包括对提高转化率有帮助的一些功能。【4】监测目标达成结果（goal）
举例，当用户付款成功后，会来到一个/success的页面，你可以把这个页面作为目标（goal）。这样你就能知道，【有多少人】，【通过什么广告】，【最终完成了付款】，你在百度通过竞价排名投放了一个广告，花了200块钱，带来100个流量，带来一个转化，也就是1%的转化率，你的产品单价是2000，也就是说，你花了200块，挣到2000块（没刨除成本，仅仅举例），所以你才知道，对应的这个SEM百度创意，是划算的，所以你继续增加投放。这就是goal给你带来的数据意义。如图：【5】知道用户用什么浏览器或设备浏览你的网站，用户是什么地区你可以通过GA知道网站访客使用什么设备，以此来调整宣传内容，举例，你在微博投放了一个广告，你放上了一条链接，这条链接来到了一个制作精美的网页。但是一直用户停留时间很短。你巨费解，这时候你用上了GA，你吃惊的发现，70%的用户是手机访问你的网站，而是你的网站，在移动端根本没有适配，你现在整个人都不好了对不对。还要注意的是，不管你投放百度竞价，还是其他媒体，在投放过程中，都涉及到一个【投放维度】的选择，地域是一个重要的维度，一个适合一线城市的产品，投放到农村，这事儿就不好玩了，所以你需要通过数据，清楚地知道你的访客都是什么地方的人。浏览器：城市：【6】实时了解用户行为
这个很容易理解，就是实时看到你的网站有多少访客，有多少是新访客，多少是老访客，大家都在分别看什么页面，这个功能对于一个大的营销活动来说，实时观察用户行为，很有必要。如图：【7】了解用户喜欢在你的网站上做什么
了解用户行为，既属于营销问题，也属于产品问题。针对营销人员，当制作了一个营销的着陆页面时，需要根据数据调优页面，针对产品人员，就需要对整个网站、或者APP产品进行基于用户行为的产品调整。如图：【8】知道用户达到你的网站目标之前，都做了什么（行为流）
哇，这个相当重要。不管你是做一个电商网站，还是做一个社区网站，都有自己的目标。以电商网站为例，显然目标是付费，那么这时候，清楚的了解付费用户在付费之前都做了什么，非常重要，因为这意味着你可以在网站产品、营销内容上做调整，把用户最希望看到的页面呈现给他。如图：第三阶段：中级水平这时候GA给到你的模板工具已经满足不了你的需求了，随着数据量越来越大，你开始需要自定义数据报表，简单理解，就是你在微博天天都发内容，回收了很多数据，但是你总不能每天数据自己去做加法来看整个渠道的数据情况吧，所以我们制作自定义报表，通过正则表达式，来把自己需要的数据筛选出来。【9】制作自定义报表
举例，你分别在2天，发布了3条微博链接，分别设置的监测规则为：1008weibo1、1008weibo2和 1009weibo1。我们发现这些监测规则的格式是统一的，所以我们可以把统一的规则，通过正则表达式筛选出来，在计算机的眼里，这个规则是【4位数字】+【weibo全拼】+【1位数字】如图：OK，希望通过我以上的讲解，你能够边学边用，掌握以上九点之后，你就已经算是一个中级的数据分析人员了。相信会对你的网站运营工作带去很多意想不到的帮助。另外，你想详细学习数据分析，并且希望还有经验丰富的老师在实战中指导你，让你零基础都能掌握的话，良心推荐踏浪100【】，它让我系统性的认识到了互联网营销，而数据分析又是互联网营销中的重要一环，这个平台帮助了我，我想它也能帮助到你。45436 条评论分享收藏感谢收起1162 条评论分享收藏感谢收起曾经我是一个只会excel的数据分析师，直到我遇到了……曾经我是一个只会excel的数据分析师，直到我遇到了……淘楼小能手百家号我是一个数据分析师，今天要讲讲我年轻时候的故事。准确的说我是一个当年只会excel数据透视表，就天不怕地不怕地来当数据分析师的人。当年的某一天，我的老板Q我：小刘啊，我小姨子给了我一个全国市委书记的名单，你帮我看看，有什么规律啊？我接过老板的任务，心想：老板的小姨子在政府里混的不错啊，目标居然是市委书记。难怪老板平时这么多政府项目，我得看看什么她什么目的。我迅速打开了表格。发现表格里把往期和现任的每一位市委书记信息都调查得很清楚。既然是小姨子的要求，我先来看看市委书记里有多少女性好了：首先我点开数据透视表，调整参数，然后进行运算得到女性市委书记的数量，写上函数，求出了女性市委书记的比例，最后我制作图表对图标参数进行调整，得出了我的第一个结论：女性市委书记的比例是：2.77%。恩，似乎比较低，小姨子要加油啊。正当我想把这个结论先截个图给老板看看，顺便挣个表现时，老板先给我发信息了：小刘啊，刚交给你的任务暂时不做了，昨天刚来公司上班的王大鹏刚看到我在看这个表，已经帮我做了一版结论了，图看着还挺专业。突然之间没了挣表现的机会，我很郁闷。王大鹏是谁？多年来的职业敏感性告诉我，这个新来的，我得去会会！于是我拿着零食来到王大鹏的工位。半小时后，新人大鹏就已经被我掌握：“你想知道我怎么这么快做分析？简单！”大鹏很热情的说，“我就使用了几行python代码，你看。”我：“Python？那是啥？”大鹏：“Python本来是一门计算机程序语言，非常简单好学。目前也是做数据分析的主流语言之一，拥有非常丰富的工具包。比如我这里用到的pandas。”“有了这些工具包，我就可以使用里面的读取（read_csv）功能，把数据加载进来.或者说叫做“提取数据字段”，比如我给你演示下把名字、省份和出生年份给提取出来。”“然后就是尝试者先做做简单的分析了。可以调用Matplotlib和Seaborn两个工具包，前者是做图表的，后者是做图表可视化的，用熟后比excel简单多了。选择好你的数据，再调用工具包里的图表，图表就有啦，其实和excel处理好数据再选择图表的逻辑是类似的。 ”“我一般都是先对比两个维度，比如我尝试着分析市委书记们的出生年月和任期的关系，直接把计算的结果整理好，调用表格模板，就可以出这样的图啦。你注意看，其实中国大部分的官员都是任期1-4年的，但是1950年-1960年出生，现在大概60岁上下的人，任期普遍要比其他年龄段的人要长几年，这里面水比较深呐： ”“不明觉厉！可是这张图表达得会不会太晦涩了？”我问道。“没错，刘哥，看来你很有经验。我也觉得想直方图还是不清楚，但是热力图就好很多了，还能看看不同岁数不同任期的人都有多少，所以我就改了种表达。刘哥你看，看是不是好多了？”我突然有点庆幸我没把我简陋的图发给老板，同时也不禁有一丝紧迫感。虽然说这些分析，我用excel慢慢做也能捣鼓出来，但我点来点去，每换一个数据维度就要重新做一次透视表，还要调整样式，肯定不如人家写程序快。而且大鹏用的python代码明显有更强的灵活性，如果将来老板让我做一些更难的数据分析，大鹏不就很快能取代我了？不行，为了保住饭碗，我得需要迭代一下自己的技术啊！于是我继续像大鹏打探：我：“那Python难学么？学到你这样要多久呢？大鹏露出了有点天真的笑容：要系统的学当然没几个月是不行的，不过也有些套路，比如刘哥你本来就会excel，了解数据，再多试试用python代码完成像刚才老板给的这样的简单的统计分析，可能1周就能上手啦。我：哦？这么快，那给我个推荐点教程啊书什么的。大鹏神秘一笑，打开了网易云课堂：那我就打个广告了，快来听听我刚推出的《python数据分析师》先导体验课程吧，扫二维码分享就可以免费获取了：《python数据分析师微专业 先导体验课 》原价49元，扫码后根据提示完成任务即可免费获得先导体验课程。欢迎加入网易微专业-Py数据分析群：，和我们交流。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。淘楼小能手百家号最近更新：简介:给你专业置业意见作者最新文章相关文章想做数据分析师吗？没那么简单
小编经常在论坛上看到一些高校毕业生咨询数据分析的就业，不少人对这个岗位兴趣浓厚、趋之若鹜，看起来大家都意识到这是份很吃香的工作。一来待遇肯定不差，听起来就很高大上；二来随着云计算的兴起，岗位必然前途无量。然而，这并不是一个容易上手的工作，就业门槛是不低的。为什么这么说呢？
1首先，来看看数据分析师的定义
通俗的讲，“数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”说的专业一点，这是一群专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。
如果想从事这个岗位，去考个专业证书是很有必要的，目前数据分析师的认证主要有2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会（CertifiedDataAnalyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
2其次，分析师需要储备大量的知识
（很遗憾本科的知识体系已经不足以胜任，有志气的同学可以自学也可以继续接受教育）数据分析师应该掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。
3数据分析的能力要求也很高
数据分析师需要对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；还要能熟练使用SPSS/SAS/Eviews等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。
4数据分析师岗位责任重大
数据分析师承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作，参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告，对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。
通篇看下来，做一名合格的数据分析师真的是相当不容易（吓退一批学渣），行业人才紧缺和待遇之高也是可想而知，有媒体报道，在美国，数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，薪酬也要比同级别其他职位高20%-30%，而且颇受企业重视。所以，同学们努力吧，也许未来你就是那个穿梭在大城市最高端CBD的顶尖级数据分析师。
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