這幾年，“數(shù)據(jù)分析”是很火啊，在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)一切的時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析就是這個(gè)時(shí)代的“淘金”，懂?dāng)?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(xiàng)。
比如通過(guò)數(shù)據(jù)分析，我們可以更好地了解用戶畫(huà)像，為產(chǎn)品做留存率、流失率等指標(biāo)分析，精細(xì)化產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)；再比如去年疫情，有 B 站網(wǎng)友通過(guò)數(shù)據(jù)分析、調(diào)整參數(shù)，制作的“疫情傳播速率”視頻，點(diǎn)擊量相當(dāng)大。身邊不少人跳入這個(gè)行業(yè)，我也經(jīng)常在后臺(tái)收到粉絲的一些困惑：- 開(kāi)發(fā)出身，想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析，但沒(méi)有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，面試很難！
- 是從 Python 入手還是 R 語(yǔ)言？常用的算法有哪些？
- 可以練手做項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫(kù)去哪里找？好用的爬蟲(chóng)工具又有哪些？
- 網(wǎng)上看了很多文章，依然雜亂無(wú)章，有系統(tǒng)性的資料推薦嗎？
我當(dāng)時(shí)學(xué)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(méi)有老師時(shí)時(shí)給你解答問(wèn)題，很多時(shí)候都感覺(jué)自己要放棄了。但，我不得不說(shuō)一句：學(xué)數(shù)據(jù)分析絕對(duì)沒(méi)錯(cuò)，堅(jiān)持下去你會(huì)看到一個(gè)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(lái)年前我在百度招聘過(guò)一個(gè)人大本科應(yīng)屆的小伙子鄧明生，從學(xué)歷背景看在百度并不占優(yōu)勢(shì)，當(dāng)時(shí)開(kāi)始跟我做數(shù)據(jù)分析，寫(xiě)程序分析百度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，后來(lái)慢慢獨(dú)擋一面，因?yàn)閷?duì)百度所有業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)都清晰，后來(lái)百度出現(xiàn)一些人事危機(jī)的時(shí)候開(kāi)始成為救火隊(duì)長(zhǎng)，連續(xù)在不同業(yè)務(wù)部門(mén)擔(dān)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(lái)創(chuàng)辦御勢(shì)資本，青出于藍(lán)而勝于藍(lán)，人家現(xiàn)在比我厲害很多了。
還是十來(lái)年前，又有一個(gè)應(yīng)屆生吳海生，從百度產(chǎn)品部門(mén)申請(qǐng)內(nèi)部調(diào)動(dòng)去做數(shù)據(jù)分析，開(kāi)始經(jīng)驗(yàn)不足，寫(xiě)報(bào)告還被我嘲諷過(guò)的那種。好多年不見(jiàn)，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(méi)有，真是讓人刮目相看。
數(shù)據(jù)分析到底該怎么學(xué)呢？講真，真不難！我摸爬滾打這么久，也算總結(jié)出三個(gè)經(jīng)驗(yàn)：
1.找到一個(gè)實(shí)力與經(jīng)驗(yàn)俱佳的“教練”，從思維、工具、實(shí)戰(zhàn)帶你“即學(xué)即用”。2.制定一份正確的學(xué)習(xí)計(jì)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(yùn)用會(huì)讓你事半功倍。這方面，給我啟發(fā)很大的是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士 —— 陳旸寫(xiě)的《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》，有 2.6W 人在學(xué)，口碑不錯(cuò)。我最近開(kāi)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(gè)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(shí)戰(zhàn)。（下面有我詳細(xì)的給大家分享這三部分所需要掌握的知識(shí)）
聽(tīng)說(shuō)這課馬上要漲價(jià)到 ￥129 了，現(xiàn)在 ￥69 就可以到手，需要趕緊上車。
說(shuō)到陳旸，也是挺厲害了。清華有一門(mén)課，叫數(shù)據(jù)挖掘，他通過(guò)這門(mén)課，學(xué)會(huì)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(jìn)行價(jià)值挖掘。并利用自己學(xué)的技巧，在微博用 3 個(gè)月的時(shí)間就積累了 4 萬(wàn)粉絲，一年的時(shí)間積累了上百萬(wàn)粉絲。整個(gè)專欄的授課邏輯我也非常喜歡，專欄里一直秉承著“MAS 學(xué)習(xí)法”，即 Multi-DImension（多維度認(rèn)識(shí)）、Ask（提問(wèn)）和 Sharing（分享），從“思維”到“工具”再到“實(shí)踐”，學(xué)以致用，更高效上手?jǐn)?shù)據(jù)分析。而且老師還會(huì)直接提供項(xiàng)目數(shù)據(jù)，讓你上手練習(xí)，可以在簡(jiǎn)歷上完善項(xiàng)目經(jīng)歷，順利找到工作。??練手的數(shù)據(jù)項(xiàng)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(shí)。你可以用Python自動(dòng)采集數(shù)據(jù)，也可以使用第三方平臺(tái)，比如用“八爪魚(yú)”來(lái)采集數(shù)據(jù)。《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》中，陳旸用了兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例來(lái)講解如何用 Python 和八抓魚(yú)來(lái)采集數(shù)據(jù)，講的非常細(xì)致，看完你可以掌握這兩種常用方法。??老師制作的「Python爬蟲(chóng)總結(jié)圖」詳細(xì)地，你可以去直接看《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)45講》專欄里這兩篇文章：第9講 | 如何用八爪魚(yú)采集微博上的“D&G”評(píng)論？第10講 | 如何用Python自動(dòng)化下載王祖賢海報(bào)？
在《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)45講》中，主要用Python的 Matplotlib 工具來(lái)做數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是Python的可視化基礎(chǔ)庫(kù)，非常適合入門(mén)學(xué)習(xí)。學(xué)完專欄，下面的這幾張圖我也可以做出來(lái)，非常搶眼。
你可以看看《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)45講》專欄里這篇文章：第15講 | 如何用Python繪制10種常見(jiàn)的可視化視圖？
當(dāng)你掌握了數(shù)據(jù)分析中基礎(chǔ)的操作后，接下來(lái)就該正式處理數(shù)據(jù)了。為了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家們提出了各種算法，《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)45講》中詳細(xì)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：
值得一提的是，專欄里用了大篇幅內(nèi)容、許多案例來(lái)講解這十大算法，還會(huì)提供一些數(shù)據(jù)庫(kù)讓大家去實(shí)操，親測(cè)有效。最后想說(shuō)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(huì)意想不到，可以說(shuō)，在留言區(qū)你也能學(xué)到很多。數(shù)據(jù)分析能力必然是每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)人必須具備的，只有懂?dāng)?shù)據(jù)，才能以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，科學(xué)優(yōu)化工作，鍛煉自己強(qiáng)大的戰(zhàn)斗力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，拉開(kāi)與其他人的差距。現(xiàn)在相當(dāng)于半價(jià)入手
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種一棵樹(shù)，最好的時(shí)間是 10 年前，其次是現(xiàn)在。
點(diǎn)擊【閱讀原文】，2 杯咖啡的價(jià)格，進(jìn)階數(shù)據(jù)分析高手。
