如果只看1000人,是看不出分析不出任何结果 。第四周:数据库学习Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚,但是资深的数据分析师还是笑摸狗头,Too Young Too Sample,爷搞得都是百万数据 。要百万数据,就得上数据库 。SQL是数据分析师的核心技能之一 。有些公司并不给数据库权限,需要分析师写邮件提需求,这非常不好 。
数据分析师经常有各类假设需要验证,很多时候写十几行SQL就能得到的答案,还得麻烦其他部门导出数据 。SQL学习不需要买书,W3C学习就行了,SQL 教程 。大多数互联网公司都是MySQL,我也建议学,性价比最高 。作为数据分析师,只要懂Select相关,增删改、约束、索引、数据库范式全部略过 。你的公司心得多大才会给你写权限 。
了解where,group by,order by,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,left join,limit,and和or的逻辑,时间转换函数等即可 。你看,和Excel的函数都差不多 。如果时间充裕,则学习row_number,substr,convert,contact等 。
【怎么控制模仿与抄袭,数据怎么写参考书目】和Excel一样,学会搜索解决问题 。不同引擎的函数也会有差异,例如Presto和phpMyAdmin 。期间你不需要考虑优化和写法丑陋,查询几秒和几分钟对数据分析师没区别,跑数据时喝杯咖啡呗,以后你跑个SVM都能去吃饭了 。网上搜索SQL相关的练习题,刷一遍就行 。也能自己下载数据库管理工具,找些数据练习 。
我用的是Sequel Pro 。第五周:统计知识学习统计学是数据分析的基础之一 。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据 。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情,你的分析技巧也会显著提高 。这一周努力掌握描述性统计,包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念 。详细的数学推导不用细看,谁让我们是速成呢,只要看到数据,知道不能怎么样,而是应该这样分析即可 。
Excel中有一个分析工具库,简单强大 。对列1的各名词做到了解 。如果是多变量多样本,学会各种检验 。《统计数字会撒谎》休闲读物,有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱 。深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列,适应它一贯的啰嗦吧 。多说一句,老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理,通常要的是分析后的是与否,二元答案 。
不要告诉他们P值什么的,告诉他们活动有效果,或者没效果 。第六周:业务学习(用户行为、产品、运营)这一周需要了解业务 。对于数据分析师来说,业务的了解比数据方法论更重要 。当然很遗憾,业务学习没有捷径 。我举一个数据沙龙上的例子,一家O2O配送公司发现在重庆地区,外卖员的送货效率低于其他城市,导致用户的好评率降低 。
总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因,都没有找出来问题 。后来在访谈中发觉,因为重庆是山城,路面高低落差比较夸张,很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢 。这个案例中,我们只知道送货员的送货水平距离,数据上根本不可能知道垂直距离这个指标 。这就是数据的局限,也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异 。
对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一 。既然是零经验面试,公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验,不会以这个卡人 。所以简单花一周了解行业的各指标 。《增长黑客》数据驱动业务的典型,里面包含产品运营最经典的AAARR框架,部分非数据的营销案例,《网站分析实战》如果应聘的公司涉及Web产品,可以了解流量的概念 。
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