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大数据时代,从零学习数据思维

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吃土小白

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发表于 2017-11-9 09:48:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
本文为原创文章,欢迎转发,谢绝转载

本篇文章是我接触数据分析以来写的第一篇文章,主要想分享一下我这段时间的学习收获,更重要的是反思一下我在自学数据分析过程中的诸多不足,同时为下一步学习制定切实可行的小目标。

为什么选择数据分析

其实直到3个月前,我还不知道数据分析是什么。不知道的原因是一直以来我从事的都是医学相关专业。在这里我想推荐漫画家蔡志忠老师的演讲——《我觉得努力是没有用的》(不是打广告),我就是在看了这场演讲之后,毅然决定从新选择一条职业道路。
努力的前提,是先选好自己要走的路,这点很重要。
最近一段时间我陆续了解过很多行业,从工作内容、薪资待遇、行业发展、市场环境方方面面考察一番过后,我突然发现那些前景大好的职业都有一个共性,就是他们都能够顺应时代的发展,让人们的生活更加高效便利。尤其是在行为即是数据的大数据时代,每个人都是数据的生产者。如果谁能用数据阐明当下,预测未来,那他无疑是掌握了一种巨大的力量,而这种力量可以最大限度得优化生活。
数据即是资源,数据也是资本。
既往学习的收获

仔细想来,“收获”这个词我或许还承担不起,换成“心得”也许会好一些。
自从决定学习数据分析,这段日子我搜集了很多资料,虽说这些资料的质量良莠不齐,但好歹也帮助我形成了初步的认知。
普通的数据分析其实涉及到生活中的方方面面,在我看来,生活里面临的任何选择题,都可以用数据分析解决。例如买房子应该选择多高的楼层、开店铺应该选择什么位置、买股票应该如何选择等等等等。这些决策都可以通过收集数据、处理数据而得出结论。
如若需要通过算法获取大量数据并进一步对海量数据进行预处理,使得这些数据可以应用于后续的分析过程,就是大数据分析。大数据分析的重点其实倾向于挖掘数据并对所获得的数据进行预处理。
(如果理解错误之处,欢迎批评指正)
既往学习的不足

第一点也是最重要的一点不足,就是缺乏对数据分析领域的系统认知。数据分析其实是按照收集数据、处理数据、得出结论这一流程进行的。流程中的每一环节又有诸多步骤,而每一步骤可采取的解决方法可能也较为多样。由于我事先没有梳理出整体框架和结构,导致在查阅资料的时候被各个环节或者步骤所需的解决方案搞得晕头转向,完全不知道真正开始数据分析要如何踏出第一步。
改进方案:对于一个自己不熟悉的领域,应该先进行宏观把握和认知。按照由整体到部 分的思维层层递进。
第二点不足是没有明确可以用不同的工具解决同一个问题。举例说明,就统计分析而言,EXCEL、SAS、SPSS软件以及工具语言python、R等都可以用来分析数据(正如上文所述可以采用多种解决方案解决同一步骤)。但我在自学的初期,其实并没有充分认识到这一点。造成的结果就是学的杂乱无章,毫无系统可言。
改进方案:先精通一种解决方法,明白解决问题的核心思路。
学习规划

数据分析需要循序渐进、按部就班得进行。
不管解决方案有多少种,先精通一种,能够高效得解决实际问题才是数据分析的价值所在。

//699pic.com/

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