
大数据时代来临,“数据”热度飙升,衍生出的行业亦受到追捧。据悉,中国大数据行业人才需求2020年将达210万,未来5年需求量在2000万人左右。
可见,国内数据分析岗钱途与前景并存,想入门该朝阳产业,需要先明白数据分析究竟是什么?
——数据分析是什么?
CDA明星导师 李奇老师说:数据分析是连接数据与人类认知之间的桥梁。
正如,科学家要显微镜才能观察微生物、看钟表方知时间、测体温用温度计……对于人类用感官无法直接认知的数据,需使用“数据分析”工具来帮忙。
——数据分析能干嘛?
“数据分析”可将多、乱、杂的数据转换为一目了然的规律或方案,帮助决策者了解真实情况,发现规律并预测将来。
假如你是运营良好的淘宝服装店店长,你会及时掌握一天卖多少件商品、挣多少钱、哪个品牌卖的多、哪个品牌卖的少、哪种商品需补货、哪种颜色受欢迎等信息,以便做策略调整,保持竞争优势。
这就是了解情况。
积累一定数据后,你会发现一些规律,如:人群甲喜欢买圆领深色服装,而人群乙喜欢买宽松浅色服装,有人买A品牌后会购买B品牌短裤,有人浏览C页面后会对D品牌产生兴趣。
这就是数据挖掘。
于是,你将圆领深色服装推销给甲,将宽松浅色服装推销给乙,将B品牌短裤购买链接添加在A品牌购买页中,将D品牌促销优惠加到C页面,一番操作后商品销售量大幅提升。
这就是发现规律。
观察一段时间,你发现E品牌被浏览2-3次就能售出一件,于是你想办法增加E品牌点击次数,通过浏览量趋势来大致预测未来一段时间内销量的变化情况。
这就是预测将来。
——数据分析工具有哪些?
数据分析工具除基本的Excel及SQL外,还有一些主流利器Python、R语言、SPSS、SAS等。
接下来,以入门简单、代码可读性强的Python为例,将一个数据分析项目拆分为5个步骤,从获取数据到呈现可视化报告,让你用一盘游戏的时间来学会数据分析。
数据分析是发现和挖掘趣味的过程,无论从事哪个行业、哪个岗位,都可根据自身情况选择合适的数据分析工具进行学习。
这项技能不仅能提高你的工作效率,还能作为一门炫酷的技能,让你从职场脱颖而出,实现事业上的抱负和价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30