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數(shù)據(jù)分析的概念

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)也稱觀測值，是實(shí)驗(yàn)、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果，常以數(shù)量的形式給出。

數(shù)據(jù)分析的方法

第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：（70%時(shí)間）
? 獲取數(shù)據(jù)（爬蟲，數(shù)據(jù)倉庫）
? 驗(yàn)證數(shù)據(jù)
? 數(shù)據(jù)清理（缺失值、孤立點(diǎn)、垃圾信息、規(guī)范化、重復(fù)記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集）
? 使用python進(jìn)行文件讀取csv或者txt便于操作數(shù)據(jù)文件（I/O和文件串的處理，逗號分隔）
? 抽樣（大數(shù)據(jù)時(shí)。關(guān)鍵是隨機(jī)）
? 存儲和歸檔

第二步：數(shù)據(jù)觀察（發(fā)現(xiàn)規(guī)律和隱藏的關(guān)聯(lián)）
? 單一變量：點(diǎn)圖、抖動(dòng)圖；直方圖、核密度估計(jì)；累計(jì)分布函數(shù)
? 兩個(gè)變量：散點(diǎn)圖、LOESS平滑、殘差分析、對數(shù)圖、傾斜
? 多個(gè)變量：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖

第三步：數(shù)據(jù)建模
? 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
? 縮放參數(shù)模型（縮放維度優(yōu)化問題）
? 建立概率模型（二項(xiàng)、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比）

第四步：數(shù)據(jù)挖掘

? 選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（蒙特卡洛模擬，相似度計(jì)算，主成分分析）
? 大數(shù)據(jù)考慮用Map/Reduce
? 得出結(jié)論，繪制最后圖表

循環(huán)到第二步到第四步，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)圖表得出結(jié)論完成文章。

?業(yè)務(wù)分析版

“無尺度網(wǎng)絡(luò)模型”的作者艾伯特-拉斯洛?巴拉巴西認(rèn)為——人類93%的行為是可以預(yù)測的。數(shù)據(jù)作為人類活動(dòng)的痕跡，就像金礦等待發(fā)掘。但是首先你得明確自己的業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)才可能為你所用。
1. 數(shù)據(jù)為王，業(yè)務(wù)是核心
? 了解整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)
? 制定好業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)劃
? 衡量的核心指標(biāo)有哪些

有了數(shù)據(jù)必須和業(yè)務(wù)結(jié)合才有效果。首先你需要摸清楚所在產(chǎn)業(yè)鏈的整個(gè)結(jié)構(gòu)，對行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營情況有大致的了解。然后根據(jù)業(yè)務(wù)當(dāng)前的需要，指定發(fā)展計(jì)劃，從而歸類出需要整理的數(shù)據(jù)。最后一步詳細(xì)的列出數(shù)據(jù)核心指標(biāo)（KPI），并且對幾個(gè)核心指標(biāo)進(jìn)行更細(xì)致的拆解，當(dāng)然具體結(jié)合你的業(yè)務(wù)屬性來處理，找出那些對指標(biāo)影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業(yè)務(wù)現(xiàn)況的全面掌握非常關(guān)鍵。

2. 思考指標(biāo)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)多維規(guī)律
? 熟悉產(chǎn)品框架，全面定義每個(gè)指標(biāo)的運(yùn)營現(xiàn)狀
? 對比同行業(yè)指標(biāo)，挖掘隱藏的提升空間
? 拆解關(guān)鍵指標(biāo)，合理設(shè)置運(yùn)營方法來觀察效果
? 爭對核心用戶，單獨(dú)進(jìn)行產(chǎn)品用研與需求挖掘

發(fā)現(xiàn)規(guī)律不一定需要很高深的編程方法，或者復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)公式，更重要的是培養(yǎng)一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺，因?yàn)槊總€(gè)人的教育背景、生活環(huán)境都不一樣。很多數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系沒有明顯的顯示，需要使用直覺與觀察（數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來呈現(xiàn)）。

3. 規(guī)律驗(yàn)證，經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
發(fā)現(xiàn)了規(guī)律之后不能立刻上線，需要在測試機(jī)上對模型進(jìn)行驗(yàn)證。

P.S.數(shù)學(xué)建模能力對培養(yǎng)數(shù)感有一定的幫助

數(shù)據(jù)分析推薦書單

? 《Head First Data Analysis》：深入淺出數(shù)據(jù)分析
電子工業(yè)出版社的經(jīng)典書目系列，從數(shù)據(jù)分析基本步驟開始、實(shí)驗(yàn)方法、最優(yōu)化方法、假設(shè)檢驗(yàn)方法、貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法、主觀概率法、啟發(fā)法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關(guān)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)整理技巧一一講到。圖比較多，適合入門。

? 《Head First Statistics》：深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)
推薦理由同上，適合入門者的經(jīng)典教材。

? 《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》：R語言實(shí)戰(zhàn)
R是屬于GNU系統(tǒng)的一個(gè)自由、免費(fèi)、源代碼開放的軟件，用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)制圖。這本書從實(shí)用的統(tǒng)計(jì)研究角度逐例分析R在數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、以及圖形操作上的由淺入深的結(jié)合，堪稱經(jīng)典。

? 《數(shù)據(jù)之魅-基于開源工具的數(shù)據(jù)分析》：數(shù)據(jù)之魅
作者是華盛頓大學(xué)理論物理學(xué)博士。這本書是數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典之一，包含大量的R語言模擬過程及結(jié)果展示，例舉了很多數(shù)據(jù)分析實(shí)例和代碼。

? 《數(shù)據(jù)挖掘-市場營銷、銷售與客戶關(guān)系管理領(lǐng)域應(yīng)用》：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
作者是Data Miners的創(chuàng)辦人，有二十多年的營銷和客戶關(guān)系管理結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)驗(yàn)。詳細(xì)介紹了作為一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)需要的知識體系，包括數(shù)據(jù)庫、SAS使用、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、如何訪問用戶收集需求、如何寫論文與溝通等等。有條件的建議看英文原版。

先把這些花時(shí)間啃啃，數(shù)據(jù)分析的理論部分就基本入門了，根據(jù)實(shí)際情況還需要結(jié)合你的業(yè)務(wù)需求來進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。