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          清華牛人是怎么玩數(shù)據(jù)分析的?

          共 2549字,需瀏覽 6分鐘

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          2021-04-14 21:55

          這幾年,“數(shù)據(jù)分析”是很火啊,在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動一切的時代,數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析就是這個時代的“淘金”,懂數(shù)據(jù)分析、擁有數(shù)據(jù)思維,往往成了大廠面試的加分項。

           

          比如通過數(shù)據(jù)分析,我們可以更好地了解用戶畫像,為產(chǎn)品做留存率、流失率等指標分析,精細化產(chǎn)品運營;再比如去年疫情,有 B 站網(wǎng)友通過數(shù)據(jù)分析、調(diào)整參數(shù),制作的“疫情傳播速率”視頻,點擊量相當大。

           

          身邊不少人跳入這個行業(yè),我也經(jīng)常在后臺收到粉絲的一些困惑:

           

          • 開發(fā)出身,想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析,但沒有實戰(zhàn)經(jīng)驗,面試很難!

          • 是從 Python 入手還是 R 語言?常用的算法有哪些?

          • 可以練手做項目的數(shù)據(jù)庫去哪里找?好用的爬蟲工具又有哪些?

          • 網(wǎng)上看了很多文章,依然雜亂無章,有系統(tǒng)性的資料推薦嗎?

           

          我當時學數(shù)據(jù)分析也有同樣的苦惱,資料看了一大堆,總是一知半解,沒有老師時時給你解答問題,很多時候都感覺自己要放棄了。

           

          但,我不得不說一句:學數(shù)據(jù)分析絕對沒錯,堅持下去你會看到一個完全不一樣的自己。

           

          之前在百度的曹政舉了他身邊的例子,令人印象深刻,蠻多看上去并不優(yōu)秀的人卻都能靠著數(shù)據(jù)分析 C 位出道。

          十來年前我在百度招聘過一個人大本科應(yīng)屆的小伙子鄧明生,從學歷背景看在百度并不占優(yōu)勢,當時開始跟我做數(shù)據(jù)分析,寫程序分析百度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),后來慢慢獨擋一面,因為對百度所有業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)都清晰,后來百度出現(xiàn)一些人事危機的時候開始成為救火隊長,連續(xù)在不同業(yè)務(wù)部門擔綱重要職位,一路升到聯(lián)盟事業(yè)部總經(jīng)理,今年離職出來創(chuàng)辦御勢資本,青出于藍而勝于藍,人家現(xiàn)在比我厲害很多了。

          還是十來年前,又有一個應(yīng)屆生吳海生,從百度產(chǎn)品部門申請內(nèi)部調(diào)動去做數(shù)據(jù)分析,開始經(jīng)驗不足,寫報告還被我嘲諷過的那種。好多年不見,最近看新聞才知道,已經(jīng)某新近上市的金融公司CEO,妥妥的 C 位出道有沒有,真是讓人刮目相看。

          數(shù)據(jù)分析到底該怎么學呢?講真,真不難!摸爬滾打這么久,也算總結(jié)出三個經(jīng)驗:

          1.找到一個實力與經(jīng)驗俱佳的“教練”,從思維、工具、實戰(zhàn)帶你“即學即用”。

          2.制定一份正確的學習計劃與路徑,你真正需要的是好方法而不是蠻力。

          3.有效工具的運用會讓你事半功倍。

           

          這方面,給我啟發(fā)很大的是清華大學計算機系博士 —— 陳旸寫的《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 45 講》,有 2.6W 人在學,口碑不錯。我最近開始二刷了,在專欄中,陳旸清晰地把數(shù)據(jù)分析拆解成三個部分:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘,而且有大量實戰(zhàn)。(下面有我詳細的給大家分享這三部分所需要掌握的知識)


          聽說這課今晚 24:00 要漲價到 ¥129 了,現(xiàn)在 ¥69 就可以到手,需要趕緊上車。


          ??掃碼免費試讀??

          秒殺+口令 「shujugo66

          到手僅 ¥69,今晚 24:00 漲價到 ¥129

           

          說到陳旸,也是挺厲害了。清華有一門課,叫數(shù)據(jù)挖掘,他通過這門課,學會了如何從海量的數(shù)據(jù)中找到關(guān)聯(lián)關(guān)系,以及如何進行價值挖掘。并利用自己學的技巧,在微博用 3 個月的時間就積累了 4 萬粉絲,一年的時間積累了上百萬粉絲

           

          整個專欄的授課邏輯我也非常喜歡,專欄里一直秉承著“MAS 學習法”,即 Multi-DImension(多維度認識)、Ask(提問)和 Sharing(分享),從“思維”到“工具”再到“實踐”,學以致用,更高效上手數(shù)據(jù)分析。而且老師還會直接提供項目數(shù)據(jù),讓你上手練習,可以在簡歷上完善項目經(jīng)歷,順利找到工作。

          ??練手的數(shù)據(jù)項目

          好,下面接著給大家分享上圖中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘需要掌握的知識。

           

          數(shù)據(jù)采集

           

          你可以用Python自動采集數(shù)據(jù),也可以使用第三方平臺,比如用“八爪魚”來采集數(shù)據(jù)。《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 45 講》中,陳旸用了兩個實戰(zhàn)案例來講解如何用 Python 和八抓魚來采集數(shù)據(jù),講的非常細致,看完你可以掌握這兩種常用方法。

          ??老師制作的「Python爬蟲總結(jié)圖」

          詳細地,你可以去直接看《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)45講》專欄里這兩篇文章:
          第9講 | 如何用八爪魚采集微博上的“D&G”評論?
          第10講 | 如何用Python自動化下載王祖賢海報?


          數(shù)據(jù)可視化

          在《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)45講》中,主要用Python的 Matplotlib 工具來做數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是Python的可視化基礎(chǔ)庫,非常適合入門學習。學完專欄,下面的這幾張圖我也可以做出來,非常搶眼。



          你可以看看《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)45講》專欄里這篇文章:
          第15講 | 如何用Python繪制10種常見的可視化視圖?


          數(shù)據(jù)挖掘


          當你掌握了數(shù)據(jù)分析中基礎(chǔ)的操作后,接下來就該正式處理數(shù)據(jù)了。為了進行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù),數(shù)據(jù)科學家們提出了各種算法,《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)45講》中詳細講解了數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法,根據(jù)用途,把它們分為四大類:
          • 分類算法:C4.5,樸素貝葉斯(Naive Bayes),SVM,KNN,Adaboost,CART
          • 聚類算法:K-Means,EM
          • 關(guān)聯(lián)分析:Apriori
          • 連接分析:PageRank


          值得一提的是,專欄里用了大篇幅內(nèi)容、許多案例來講解這十大算法,還會提供一些數(shù)據(jù)庫讓大家去實操,親測有效。


          最后想說的是,在留言區(qū)你依然能看到大家各種各樣的解題思路,其中有的你可能會意想不到,可以說,在留言區(qū)你也能學到很多。



          數(shù)據(jù)分析能力必然是每個互聯(lián)網(wǎng)人必須具備的,只有懂數(shù)據(jù),才能以數(shù)據(jù)驅(qū)動,科學優(yōu)化工作,鍛煉自己強大的戰(zhàn)斗力和核心競爭力,拉開與其他人的差距。

           

          最后再和大家強調(diào)一下:

          現(xiàn)在秒殺+口令「shujugo66

          到手只需 ¥69,今晚 24:00 漲至 ¥129

          現(xiàn)在相當于半價入手

           


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          種一棵樹,最好的時間是 10 年前,其次是現(xiàn)在。

           

          點擊【閱讀原文】,2 杯咖啡的價格,進階數(shù)據(jù)分析高手。

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