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編輯導(dǎo)語(yǔ)：大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物，身處于大數(shù)據(jù)時(shí)代的我們每天都會(huì)活在一連串的數(shù)據(jù)里。因此，為了高效并合理地運(yùn)用這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析行業(yè)迅速崛起。到現(xiàn)在，越來(lái)越多的人看到了數(shù)據(jù)分析的未來(lái)和前景，本文作者總結(jié)了初學(xué)者應(yīng)該掌握的數(shù)據(jù)分析知識(shí)，幫助你快速掌握數(shù)據(jù)分析技巧。

一、什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)或信息只是一串原始的數(shù)字或字符，數(shù)據(jù)量的增加會(huì)導(dǎo)致各種需求的增加。

比如我們需要對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行檢查，進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)建模，通過(guò)這些方式來(lái)達(dá)到我們需要的目的，得出相應(yīng)的結(jié)論，做出正確的決策——我們把這一系列過(guò)程稱為數(shù)據(jù)分析。

在統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可以又分為探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）和驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析（CDA）。這二者的區(qū)別在于——EDA著重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的新特征，而CDA著重于確認(rèn)或否定現(xiàn)有的假設(shè)。

探索性數(shù)據(jù)分析可以理解為一種用于找到數(shù)據(jù)間的模式相關(guān)性的分析。就像是“參考答案”的獲取，這種“參考答案”有且不限于一個(gè)。

場(chǎng)景包括典型的“啤酒尿布”這類數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，工具包括SAS、SPSS這類數(shù)據(jù)挖掘軟件以及R語(yǔ)言這類語(yǔ)言工具。

優(yōu)點(diǎn)是有可能從一堆貌似雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中找到一些相關(guān)性和模式來(lái)輔助決策；缺點(diǎn)是找到一些無(wú)意義的相關(guān)性，比如所有擁有結(jié)婚證的用戶都結(jié)過(guò)婚。

驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析是當(dāng)你知道了用什么分析模型和算法，目前需要對(duì)已有的數(shù)據(jù)計(jì)算出響應(yīng)結(jié)果，更類似一種“準(zhǔn)確答案“的獲取。

應(yīng)用場(chǎng)景就是基于多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的OLAP分析應(yīng)用。在企業(yè)應(yīng)用最廣泛的就是EPM（Enterprise Performance Management）包括全面預(yù)算，商業(yè)智能等應(yīng)用。

在企業(yè)應(yīng)用最廣泛的就是EPM（Enterprise Performance Management）包括全面預(yù)算，商業(yè)智能等應(yīng)用。

與＂啤酒尿布”這種探索性數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用相比，OLAP分析的結(jié)果只能是唯一的準(zhǔn)確答案。

比如通過(guò)企業(yè)計(jì)算出的利潤(rùn)率只能是一個(gè)數(shù)字，任何一家企業(yè)都不可能得出“利潤(rùn)率有可能是13.2％”這樣的答案，一旦確定了一個(gè)數(shù)字，那這個(gè)數(shù)字就必然只有對(duì)和錯(cuò)兩種結(jié)果，不存在第三種的可能性。

這類系統(tǒng)包括Oracle Hyperion、IBM Cognos以及智達(dá)方通Intcube EPM，這些都是基于多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的OLAP分析工具平臺(tái)。

二、數(shù)據(jù)分析的大致步驟

1. 確立目標(biāo)

無(wú)論何時(shí)發(fā)生任何需求，我們首先都需要確定業(yè)務(wù)目標(biāo)，評(píng)估情況，確定數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)，然后根據(jù)需求生成項(xiàng)目計(jì)劃。在此階段定義業(yè)務(wù)目標(biāo)。

2. 尋找數(shù)據(jù)

對(duì)于進(jìn)一步的過(guò)程，我們需要收集初始數(shù)據(jù)，描述和探索數(shù)據(jù)，最后驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量以確保它包含我們所需的數(shù)據(jù)。從各種來(lái)源收集的數(shù)據(jù)將根據(jù)其應(yīng)用和此階段對(duì)項(xiàng)目的需求進(jìn)行描述，這也稱為數(shù)據(jù)瀏覽，對(duì)于驗(yàn)證所收集數(shù)據(jù)的質(zhì)量是必要的。

3. 數(shù)據(jù)整理

從最后一步收集的數(shù)據(jù)中，我們需要根據(jù)需要選擇數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行清理，構(gòu)造以獲取有用的信息，然后將其整合在一起。

最后，我們需要格式化數(shù)據(jù)以獲取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)。選擇數(shù)據(jù)，清理數(shù)據(jù)并將其集成為最終確定的格式，以便在此階段進(jìn)行分析。

4. 數(shù)據(jù)建模

收集數(shù)據(jù)后，我們對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。為此，我們需要選擇一種建模技術(shù)，生成測(cè)試設(shè)計(jì)，構(gòu)建模型并評(píng)估構(gòu)建的模型。建立數(shù)據(jù)模型以分析數(shù)據(jù)中各種選定對(duì)象之間的關(guān)系，建立測(cè)試用例以評(píng)估模型，并在此階段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試和實(shí)施。

5. 數(shù)據(jù)評(píng)估

在這里，我們?cè)u(píng)估最后一步的結(jié)果，檢查錯(cuò)誤范圍，并確定接下來(lái)要執(zhí)行的步驟。我們?cè)u(píng)估測(cè)試用例的結(jié)果，并回顧此階段的錯(cuò)誤范圍。

6. 部署

我們需要計(jì)劃部署，監(jiān)視和維護(hù)，并生成最終報(bào)告并審查項(xiàng)目。在此階段，我們將部署分析結(jié)果，這也稱為審查項(xiàng)目。

三、數(shù)據(jù)分析的四種類型

1. 描述性分析

通過(guò)描述性分析這一手段，我們可以分析和描述數(shù)據(jù)的特征。這是一個(gè)處理信息匯總的好方法。描述性分析與視覺(jué)分析相結(jié)合，為我們提供了全面的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

在描述性分析中，我們處理過(guò)去的數(shù)據(jù)以得出結(jié)論，并以儀表板的形式展現(xiàn)出來(lái)。在企業(yè)中，描述性分析多用于確定關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)或KPI以評(píng)估企業(yè)績(jī)效。

2. 預(yù)測(cè)分析

借助預(yù)測(cè)分析，我們可以確定未來(lái)的結(jié)果。基于對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，我們甚至可以預(yù)測(cè)未來(lái)。它利用描述性分析來(lái)生成有關(guān)未來(lái)的預(yù)測(cè)，借助技術(shù)進(jìn)步和機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠獲得有關(guān)未來(lái)的預(yù)測(cè)性見解。

預(yù)測(cè)分析是一個(gè)復(fù)雜的領(lǐng)域，需要大量數(shù)據(jù)來(lái)熟練地執(zhí)行預(yù)測(cè)模型及其調(diào)整從而獲得較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，這需要我們精通機(jī)器學(xué)習(xí)并開發(fā)有效的模型。

3. 診斷分析

有時(shí)，企業(yè)需要對(duì)數(shù)據(jù)的性質(zhì)進(jìn)行批判性思考，并深入了解描述性分析。為了找到數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，我們需要對(duì)一些分析進(jìn)行診斷。

通過(guò)診斷分析，我們可以診斷通過(guò)數(shù)據(jù)顯示的各種問(wèn)題。企業(yè)使用此技術(shù)來(lái)減少損失并優(yōu)化績(jī)效，企業(yè)使用診斷分析的一些示例包括：

• 企業(yè)實(shí)施診斷分析以減少物流延遲并優(yōu)化生產(chǎn)流程。
• 借助銷售領(lǐng)域的診斷分析，可以更新營(yíng)銷策略，否則將削弱總收入。

4. 規(guī)范分析

規(guī)范分析結(jié)合了以上所有分析技術(shù)的見解嗎，它被稱為數(shù)據(jù)分析的最終領(lǐng)域，規(guī)范分析使公司可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)結(jié)論制定相關(guān)決策。

規(guī)范分析需要大量使用人工智能，以方便公司做出謹(jǐn)慎的業(yè)務(wù)決策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之類的大公司正在使用規(guī)范分析來(lái)制定關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策。

此外，金融機(jī)構(gòu)也逐漸利用這種技術(shù)來(lái)增加進(jìn)行決策。

四、數(shù)據(jù)分析可能會(huì)用到哪些工具？

基于數(shù)據(jù)分析目前良好的發(fā)展前景，各界也出現(xiàn)了許多好用的功能種類豐富的數(shù)據(jù)分析工具。既有面向開源的又有用戶友好型的，而以下這些工具是目前市面上比較常用且好評(píng)率較高的：

1. R

該工具是用于統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)建模的領(lǐng)先分析工具。R可以在UNIX、Windows和Mac OS等各種平臺(tái)上編譯和運(yùn)行，它還提供了根據(jù)用戶要求自動(dòng)安裝所有軟件包的工具。

2. Python

Python是一種開源的，面向?qū)ο蟮木幊陶Z(yǔ)言，易于閱讀，編寫和維護(hù)。它提供了各種機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化庫(kù)，例如 Scikit-learn、TensorFlow、Matplotlib、Pandas、Keras等。

它還可以在任何平臺(tái)上進(jìn)行組裝，例如SQL Server、MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)或JSON。

3. Tableau

這是一個(gè)免費(fèi)軟件，可連接到任何數(shù)據(jù)源，例如Excel、公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等。然后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)更新創(chuàng)建可視化效果、地圖、儀表板等。

4. QlikView

該工具提供內(nèi)存中數(shù)據(jù)處理，并將結(jié)果快速傳遞給最終用戶。它還提供數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)可視化功能，數(shù)據(jù)壓縮到其原始大小的近10％。

5. SAS

一種用于數(shù)據(jù)處理和分析的編程語(yǔ)言和環(huán)境，該工具易于訪問(wèn)，并且可以分析來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。

6. Excel

此工具是數(shù)據(jù)分析中使用最廣泛的工具之一。該工具通常用于客戶的內(nèi)部數(shù)據(jù)，它 ?通過(guò)透視表的預(yù)覽來(lái)分析匯總數(shù)據(jù)的任務(wù)。

7. RapidMiner

一個(gè)功能強(qiáng)大的集成平臺(tái)，可以與任何數(shù)據(jù)源類型（例如Acess、Excel、Microsoft SQL、Tera數(shù)據(jù)、Oracle、Sybase等）集成。該工具主要用于預(yù)測(cè)分析，例如數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)。

8. KNIME

Konstanz Information Miner（KNIME）是一個(gè)開放源數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，可讓您分析和建模數(shù)據(jù)。利用可視化編程的優(yōu)勢(shì)，KNIME通過(guò)其模塊化數(shù)據(jù)管道概念提供了一個(gè)報(bào)告和集成平臺(tái)。

9. OpenRefine

也稱為GoogleRefine，此數(shù)據(jù)清理軟件將幫助您清理數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析，用于清除凌亂的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以及從網(wǎng)站解析數(shù)據(jù)。

10. Apache Spark

最大的大型數(shù)據(jù)處理引擎之一，該工具在Hadoop群集中執(zhí)行應(yīng)用程序的內(nèi)存速度快100倍，磁盤速度快10倍，該工具在數(shù)據(jù)管道和機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)中也很流行。

五、數(shù)據(jù)分析歷史故事分享

倫敦霍亂的數(shù)據(jù)追蹤：

圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)

約翰·斯諾（John Snow）（不是權(quán)力游戲的角色）是一位英國(guó)醫(yī)生，他使用數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析來(lái)追蹤倫敦市中心霍亂暴發(fā)的根源，得出的結(jié)論是霍亂是由“水中的媒介”傳播的”，而不是通過(guò)“不良空氣”傳播的公認(rèn)理論。

斯諾利用數(shù)據(jù)收集來(lái)追蹤霍亂的暴發(fā)，原因是兩家自來(lái)水公司從泰晤士河中抽取了水，而這些水幾乎沒(méi)有經(jīng)過(guò)過(guò)濾。

他指出，一個(gè)巨大的雙盲實(shí)驗(yàn)落入了他的大腿：

“不分男女，從各個(gè)年齡段，各個(gè)階層，不同階層，到三十萬(wàn)，從紳士到窮人分為兩組，沒(méi)有他們的選擇，并且在大多數(shù)情況下，沒(méi)有他們的知識(shí)；一組被供應(yīng)含有倫敦污水的水。其中，任何可能來(lái)自霍亂患者的東西，另一組的水中完全不含這種雜質(zhì)?！?/p>

斯諾對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)和其他工作的分析導(dǎo)致倫敦和其他城市的水和廢物管理發(fā)生根本變化，挽救了許多生命，并為全球公共衛(wèi)生做出了重大貢獻(xiàn)。

六、如何成為一名數(shù)據(jù)分析師？

數(shù)據(jù)分析師收集，處理和執(zhí)行大型數(shù)據(jù)集的分析。無(wú)論大小，每個(gè)企業(yè)都會(huì)生成并收集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以采用客戶反饋、客戶、物流、市場(chǎng)研究等形式。

我認(rèn)為作為一名數(shù)據(jù)分析師，至少得具備以下這些技能：

1. 數(shù)據(jù)分析師首要的就是用數(shù)字說(shuō)話：因此很明顯，數(shù)學(xué)是成為數(shù)據(jù)分析師的重要組成部分，線性代數(shù)和微積分的知識(shí)是將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)表達(dá)式所必需的。
2. 概率和統(tǒng)計(jì)：這些事想要成為數(shù)據(jù)分析師的必備技能，為了得出準(zhǔn)確的結(jié)論，我們需要知道事件發(fā)生的可能性，也就是概率。為了進(jìn)行推論和解釋數(shù)據(jù)，我們必須了解如何應(yīng)用各種統(tǒng)計(jì)測(cè)試和技術(shù)。
3. 編程：絕對(duì)是數(shù)據(jù)分析的最重要組成部分之一。因此，學(xué)習(xí)一種或多種編程語(yǔ)言，例如Python、Java、SQL、R來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和探索是必要的。

成為一名數(shù)據(jù)分析師還不僅僅如此，以上只是必不可少的技能而已。

從根本上講，學(xué)習(xí)如何成為數(shù)據(jù)分析師與在任何行業(yè)中謀求職業(yè)生涯一樣——努力工作與成功成正比，僅僅靠天賦是不夠用的。一旦你成為了一名數(shù)據(jù)分析師，你將可能體驗(yàn)以下職責(zé)：

• 與技術(shù)團(tuán)隊(duì)，管理層和/或數(shù)據(jù)科學(xué)家一起制定目標(biāo)；
• 從主要和次要來(lái)源挖掘數(shù)據(jù)；
• 清理和解剖數(shù)據(jù)以擺脫不相關(guān)的信息；
• 使用統(tǒng)計(jì)工具和技術(shù)分析和解釋結(jié)果；
• 查明數(shù)據(jù)集中的趨勢(shì)和模式；
• 確定新的流程改進(jìn)機(jī)會(huì)；
• 提供管理數(shù)據(jù)報(bào)告；
• 設(shè)計(jì)，創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)；
• 解決代碼問(wèn)題和與數(shù)據(jù)有關(guān)的問(wèn)題。

路漫漫其修遠(yuǎn)兮，關(guān)于數(shù)據(jù)分析的路道阻且長(zhǎng)，最終我們?nèi)孕枰则?qū)動(dòng)去不斷學(xué)習(xí)汲取知識(shí)，這樣才能學(xué)好數(shù)據(jù)分析。

本文由 @小陳同學(xué) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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