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编程问答

(三)如何成为优秀的数据分析师

發(fā)布時(shí)間:2025/4/16 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 (三)如何成为优秀的数据分析师 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
  • 四重境界
  • 深度
    • 指數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的支持度:What、Why、How
  • 信度
    • 指分析結(jié)果的可靠度。要有信度,需滿足三個(gè)條件:對(duì)比要可比、差異要顯著、描述要全面
    效度
    • 指分析效率:通過(guò)速度和成本來(lái)衡量。速度越快,成本越低,則效度越高。
    通度
    • 數(shù)據(jù)分析前期要向企業(yè)了解需求,后期要向企業(yè)呈現(xiàn)分析成果,雖然信息流方向不同,但都面對(duì)溝通的問(wèn)題。溝通的順暢度即通度,通度高低直接影響數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮水平。
    • 如何提高數(shù)據(jù)分析的通度?總結(jié)“三用三不用”原則:
      • 能用圖表就不用數(shù)據(jù)
      • 能用圖片就不用文字
      • 能用動(dòng)態(tài)就不用靜態(tài)展示
    • 四種態(tài)度(電影推薦《12怒漢:大審判》)
  • 避免從眾心理
  • 避免偏見
  • 合理懷疑
  • 換位思考
    • 五大要素
  • 圖紙
    • 分析師的圖紙就是分析思路(5W2H,項(xiàng)目計(jì)劃書,研究方案):做分析要解決什么問(wèn)題(Why)、對(duì)象是誰(shuí)(Who)、選取范圍(Where)、覆蓋時(shí)間(When)、考慮哪些內(nèi)容(What)、使用什么模型(How)、多少投入(How much)
    材料
    • 選擇什么材料做分析,取決于需求與資源的匹配,要在客戶的準(zhǔn)確度需求和項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)支持上進(jìn)行權(quán)衡,并進(jìn)行有效溝通,否則會(huì)處于兩難的境地。
    步驟
    • 數(shù)據(jù)分析六步曲:明確分析思路——數(shù)據(jù)采集——數(shù)據(jù)處理——數(shù)據(jù)分析——圖表展現(xiàn)——報(bào)告撰寫 
    工具
    • 熟練地使用恰當(dāng)?shù)墓ぞ?#xff0c;會(huì)大大提高我們的工作效率。看似高級(jí)的工具,不一定是最有效的工具。而那些看似平常的工具,如果能解決問(wèn)題,就是好工具。
    方法
    • 數(shù)據(jù)分析的價(jià)值在于,從海量數(shù)據(jù)中提取和挖掘?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)營(yíng)有價(jià)值的規(guī)律和趨勢(shì),為企業(yè)決策提供支持。
    • 按照所解決問(wèn)題,數(shù)據(jù)分析方法分別為描述、因果、預(yù)測(cè)和咨詢和四類方法。
    • 按照所應(yīng)用領(lǐng)域,數(shù)據(jù)分析方法分別為量化戰(zhàn)略、量化投資、量化經(jīng)營(yíng)三類方法。
    • 數(shù)據(jù)分析六步走(詳見后續(xù)章節(jié))
  • 設(shè)計(jì)方案
  • 數(shù)據(jù)采集
  • 數(shù)據(jù)處理
  • 數(shù)據(jù)分析
  • 數(shù)據(jù)展現(xiàn)
  • 撰寫報(bào)告
  • 【參考文獻(xiàn)】《數(shù)據(jù)分析:企業(yè)的賢內(nèi)助》 陳哲 著

    轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/shawnyxz/p/6121216.html

    《新程序員》:云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作,文字、視頻、音頻交互閱讀

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的(三)如何成为优秀的数据分析师的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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