清華大佬的數(shù)據(jù)分析之道!
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(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:
開發(fā)出身,想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析,但沒有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),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(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫(kù)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(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,沒有老師時(shí)時(shí)給你解答問題,很多時(shí)候都感覺自己要放棄了。
但,我不得不說一句:學(xué)數(shù)據(jù)分析絕對(duì)沒錯(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。
十來年前我在百度招聘過一個(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(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,后來百度出現(xiàn)一些人事危機(jī)的時(shí)候開始成為救火隊(duì)長(zhǎng),連續(xù)在不同業(yè)務(wù)部門擔(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。
還是十來年前,又有一個(gè)應(yīng)屆生吳海生,從百度產(chǎn)品部門申請(qǐng)內(nèi)部調(diào)動(dòng)去做數(shù)據(jù)分析,開始經(jīng)驗(yàn)不足,寫報(bào)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(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 —— 陳旸寫的《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 45 講》,有 2.7W 人在學(xué),口碑不錯(cuò)。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(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))

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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(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 萬粉絲,一年的時(shí)間積累了上百萬粉絲。
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)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)。
數(shù)據(jù)采集
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”來采集數(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)案例來講解如何用 Python 和八抓魚來采集數(shù)據(jù),講的非常細(xì)致,看完你可以掌握這兩種常用方法。

第9講 | 如何用八爪魚采集微博上的“D&G”評(píng)論? 第10講 | 如何用Python自動(dòng)化下載王祖賢海報(bào)?
數(shù)據(jù)可視化

第15講 | 如何用Python繪制10種常見的可視化視圖?
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

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(huì)意想不到,可以說,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,拉開與其他人的差距。
最后再和大家強(qiáng)調(diào)一下:
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種一棵樹,最好的時(shí)間是 10 年前,其次是現(xiàn)在。
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