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本篇文章给大家谈谈数据分析怎么做,以及一定要学python吗相关的内容,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

数据分析怎么做,一定要学python吗?

会不会python对你能不能成为数据分析师也没有任何关系,它只是一种工具语言,没有因果关系

先从2则高级数据分析师的招聘看起:

第一个:

任职要求:

1、统计学,数学,计算机等专业本科及以上学历,3~8年或以上的数据分析工作经验。

2、扎实的数理统计理论知识,如描述性统计,推断性统计,多元统计分析等。

3、熟悉数据挖掘理论与方法,如聚类分析,决策树,逻辑回归,关联规则等。

4、熟练使用SQL语言进行各种复杂的数据处理和汇总统计分析。

5、熟练使用SPSS,SAS,R,Python中的任一工具进行数据分析工作。

6、逻辑思维能力强,表达条理清晰,善于用PPT写作。

7、熟悉Tableau、FineBI等BI工具,了解数据结构和可视化报表设计。

第二个:

1. 应用数学、统计学、金融学等相关专业,硕士及以上学历。

2. 有良好的产品Sense和商业敏感度,有2年以上电商、物流、零售等数据分析经验。

3. 精通SQL,有一定的Python或者R编程能力,或能使用SAS或SPSS,有海量数据分析和挖掘经验者优先。

4. 对数据敏感,有强烈的数据驱动意识,能以创新的分析方法剖析复杂的商业问题。

5. 具有高质量的分析报告撰写,有较强的沟通表达、项目管理及组织协调能力。

不知道大家注意到没,SPSS,SAS,R,Python之间是并列关系,也就是说你只要精通其中的一种即可,那么作为分析师,更看重的是什么能力呢?

商业分析能力

什么是商业分析能力呢?我通过几个面试题来让大家感受一下

问题一:

某大型品牌更换代言人之后,首月销售额增加50%,因此认为代言人更换十分成功,你是否认同,为什么?

问题二:以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据,该网站主要用户群是办公室女性,销售额主要集中在5种产品上,如果你是这家公司的分析师

1、从数据中,你看到了什么问题?你觉得背后的原因是什么?  

2、如果你的老板要求你提出一个运营改进计划,你会怎么做?

问题三:

这个月我们的GMV下降了20%,请问你将从那些方面进行分析?分析的逻辑是什么?

嗯?是不是有人看到这些问题一头雾水

那是你学习数据分析的路径和方式不对,我接触很多的分析师转行都是从学python开始,误认为学习了python就能做好数据分析,简直是做梦,python对数据分析有一定的影响,但不是因果关系

python对分析师来讲只是工具,那你知道对分析师来讲最核心的三大工具是什么吗?

PPT、Excel、SQL

这就是你的商业分析能力,假如你还领悟不到,那就自己尝试开个网店什么,买点小东西,你感受一下,什么叫商业sense

(这些工作看似不同,其实考验的都是你的商业分析能力)

数据敏感性

比如,一个业务给你说,今天我们的ROI是60%,那你瞬间就要知道60%在整个行业什么水平,是正常值还是异常值

那么这要如何做到?都背过英文单词吧,我们分析的市场常见的一些指标的数值一定要记住,这个对你瞬间的判断很有帮助,比如:客单价、次日留存、获客成本、活跃用户、复购率等等,这就是你大脑中的参考物,再加上商业分析的sense,你很快能找出一种解决方案出来,这就是为什么要求数据敏感性的原因之一

还有一种,举个栗子,有一次你去参加某峰会,上面一个竞争对手的boss说,我们的用户量突破1000万,客单价360,活跃用户数达到400万

这时候的你,脑海里一定要有几个思考:

1、同样的时间戳,我们发展了多少用户?差异悬殊吗?

2、客单价和我们的差距在哪?是品类引起还是高净值用户引起?

3、活跃用户的口径是什么?最活跃的区域在哪?存在我们的机会市场吗?

等等类似这样的问题,这都是要给予数据的敏感性去判断,大脑永远都是碰见异常、悬殊的数据才能带动我们的深思,所以你的敏感性很重要

数据讲故事能力

所谓的数据洞察和分析,到最后就是再用数据讲一个好的故事,好的故事不但需要严密的逻辑,而且需要好的素材(数据),好的场景(框架),好的展示(可视化),好的表达能力(沟通)很多人认为昨晚数据分析报告就可以,其实打错特错,你要把你所有的发现和观点能够串起来,和汇报的对象进行深度分享和共鸣,你才配提“价值”二字

首先要搞清楚WHO,你汇报的对象是谁?这对你的报告能否产生彼此的共鸣很重要,没有共鸣就没有价值可言,这是底线

其实WHAT,你要讲什么?整个故事的主人公是你,你要用数据和商业的sense造出一个好故事出来,而不是每一页一页的念下去,对别人来讲,误以为你只是做了数据到图表的展示,还没有到洞察,数据分析只是假设验证的过程,更重要的是能够将观点都串起来讲一个故事,多站在用户的角度去分析

最后NEXT,需要下一步做什么?好的报告不是数据,也不是图表,而是通过简洁的展示和表达,让对方知道我要如何去做,那我们更应该深度去思考,用什么样的展示能够让对方赏心悦目,传达精确,这需要下很大的功夫去思考,切记不要忽略!!!

方法论和算法

这里就不多说了,这类说过很多了,记住我所说的算法是常用算法,一般人知道什么场景下如何应用即可,知道结果的解读,如何用软件来操作就行,你不是搞科研的,你需要的只是严谨

好的分析不仅仅只是会用算法和模型,定性也很重要!!

最后想告诉大家,能不能成为一名优秀的数据分析师,和你会不会编程没有绝对关系,会只是能够加分,仅此而已

如何做好经济数据分析工具?

经济数据分析工具需要根据具体需要数据,把相关的影响经济数据的指标进行梳理,把这些指标进行细化,然后在选择和合适算法和分析工具。

程序开发三者联系与区别?

举个例子: 盖房子。

程序开发就是盖房子的,这是前提做好了才可以进行数据分析,数据挖掘,但是可以直接获取别的另一栋房子的数据,其实还是需要先有人搭好架子的。

数据分析就是根据电压使用情况用水情况,进出大门的情况来进行分析判断房子里面大概住了多少人。

数据挖掘就是根据数据分析的报表,发现数据底层的一些问题,例如这家就三个人,但是每个月用100吨水,是不是水管有问题啊,还是表有问题。

用了比较通俗的说法表述,但是主要让老铁们老理解

spss数据分析全过程?

放在第一步,你先把数据导入spss s,再文件那个方面引入数据分析,接下来的话,你可以通过刻度或者回归面板的方式选择嗯,数据合适的一个分析的方法,通过分析方法的选择的话,你可以更好的判断你的数据想得出的结论,其中比较常见的有因子分析法或者主城文分析或者李克特的量表等各种方式

有哪些可视化数据分析工具推荐?

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数据可视化分析工具一般分为软件类+网页类,对于兼具数据分析+可视化呈现,推荐大家从Excel入手,再学习其他数据分析工具。

这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具,给大家安利了2款软件和2个网站工具,通过接触这4款工具,也能快速做到举一反三,迅速上手其他可视化工具。

工具1:Excel

推荐Excel的理由有很多:01.普及率高、可定制;02.入门简单、自由操作度高;03.方便与PPT结合展示,工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。

有人会觉得Excel的可视化比较差,那是因为绝大多数同学不知道:主题配色、排版,装饰元素等等细节问题。

下面就给大家看看Excel的作品:

工具2:Power BI

Power BI也是微软出品的可视化工具,原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。它图表丰富、有第三方图表库,可在线分享报表。

可视化作品如下:

工具3:flourish网页

网址:https://flourish.studio/

这是一个国外的动态可视化网站,只需要导入数据,就可以实现一些超棒可视化效果,如下:

如果简单的数据可视化,Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是,某些领导就是要看Excel文件。

对于基础的可视化需求,Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做,还经常要跟领导/观众解释一番。

最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点,并且做了相关案例演示和配套练习资料,在这里分享给大家。

01.REPT函数

02.条件格式

03.迷你图

4.地图可视化

5.Excel图表

二、Power BI可视化

想要掌握可视化图表的制作,一定要先了解基本图表的制作方法,和每种图表的特点。以下就是常用的25种系统图表。

经过前面的5章节内容,终于来到了Power View报表制作的环节了。

回顾一下Power View的界面

控制图表主要是由三个因素决定的:元素/对象、主题/配色,排列对齐。

三个因素决定的:元素/对象、主题/配色,排列对齐。

1.元素对象

图表来源可分为2大类:系统自带、APP市场下载。

根据图表展示性质,分为6大类图表:分别为比较、分布、趋势、占比等。

如何选择图表类型

如何选择图表类型

一个图表组成的基本要素有以下:标题、图例、横坐标、纵坐标、数据标签、背景、边框。

这里的图表跟Excel区别是,Excel能直接在图表里面删减。这里的颜色、格式设置,均有在图表设置区域完成。

1.字段设置:控制横坐标、纵坐标的字段。2.格式设置:控制图表元素是否显示,字体、颜色、样式等设置3.分析:添加辅助线,对比分析。

主题设置

主题设置可以批量更换整个Power BI的配色设置。

有同学可能疑惑,Power BI的默认图表颜色是如何设置的,为什么是这种颜色?图表颜色和【视图】选项卡中主题颜色:颜色1~颜色8,对应下来的。

当然PowerBI除了系统自定义的配色方案,还给我们提供了丰富的主题库参考,解决我们配色的烦恼。

自带配色

主题库里面有很多良好配色,在【视图】选项卡下的【主题库】

进入分享博客中就有很多良好的配色主题库,点击对应的作品,可下载主题。

网址:https://community.powerbi.com/t5/Themes-Gallery/bd-p/ThemesGallery

社区配色方案

点击下载.json类型文件,就能下载主题库。

再点击回浏览主题库,使用刚刚下载好的主题库文件,技能快速更换配色了。

靛青色主题

由于时间问题,先更新到这里,有疑问可以在评论区留言,到时候抽空给大家更新更详细内容。

关于数据分析怎么做和一定要学python吗的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。