京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编辑:Mika
不知道从什么时候开始,我们已经进入了“人人都必须会一点数据分析”的时代。
随着大数据技术的逐渐落地应用,掌握数据分析已经成了当代职场人的必备技能!
那么作为文科商科生,到底该如何学好数据分析,用数据分析技能武装自己,实现职场发展的弯道超车呢?
问:老师您好,我学的是文科专业,您觉得对于文科生来说数据分析有什么帮助呢?
答:其实这个问题的话我们经常遇到,而且现在我也发现其实越来越多大学专业是文科。
以前做的是像行政、人力这样的岗位的同学也在学数据分析,甚至很多人在自己的岗位有8~10年的工作年限了,也对于数据分析这个事情产生了兴趣。
首先还是那句话,我一直在讲:
数据分析的本质是一种分析能力,而分析能力其实是一种职场的底层能力。
分析能力,说白了就是你通过去分析一个问题,然后去拿出一个结果,提供一个方案。
这件事其实和你的职业、专业、性别等都没有什么必然联系。这是我们每个人我觉得都应该掌握的一种底层能力。
问:可是作为文科生,有时候会觉得数据分析它涉及到了很多的知识点,那么应该如何来学习呢?
答:这也是一个经常遇到的问题。
昨天其实我给一个以前做行政的宝妈也分享过相应的答案。在这里也分享给大家。
其实我们可以把文科生的数据分析的学习,这个过程就想成制作汉堡的过程。
对于文科生而言 ,我所听到的反馈是技术能力跟数据清洗这两个方面是比较有挑战点。
因为这两个方面文科生学到的不多,而且坦率来讲,要跟理工科的同学去竞争,你肯定是竞争不过的,所以我们就要有所取舍。
就像做汉堡一样,汉堡是不是好吃,更多的是取决于它的汉堡馅还是上下两层面包?
肯定是汉堡馅了。
所以像我刚才所举的例子,技术和数据清洗这两个方面,其实就特别像在做汉堡过程中上下两层面包,它们肯定是需要的,而且你会发现往往做汉堡的这两个部分有可能有时候也是现成的。
所以你没有必要投入过大的精力把这两片面包做得多么完美,而是有这个形式。让你自己能够有一个基本的技术的掌握,基本的对于数据清洗的能力的掌握就可以了。
问:那老师您认为在这个做汉堡的例子里,从数据分析的角度来看,汉堡的馅料是什么呢?
答:汉堡馅就是比较内核的东西,我觉得其实最重要的是4个字,我们叫“以终为始”。具体来说这6个字叫“找目标推路径”。
就说具体一些,你在学习数据分析的时候,一定得去想一个问题,我的目标是什么?要把这种东西变成一个你的习惯。
然后从目标入手来倒推我为了完成这个工作目标,我需要哪些数据,怎么样对这些数据进行清洗整理、归纳,然后再去考虑其他的因素,比如说变量等等。
对于文科生而言你一定要记住学做数据分析这个汉堡关键就在于找目标推路径这种思路和方法。因为馅料才是决定汉堡是否好吃的关键!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27