很難回答的問題。一般情況下,數據分析是一個團隊,而不是某個人,在這個團隊里,需要有應用非常熟悉的,他們可以幫助數據分析師判斷結果是否符合目標;在這個團隊里需要有對各種異構數據的內容,規(guī)則非常熟悉的人,這是幫助挑選數據和清理數據,減少噪聲和提高數據規(guī)范的人,這個專家我們稱為數據專家;需要有一個有經驗的建模專家,早期的數據分析師指的就是這個人,而現(xiàn)在的建模主要是以機器學習為主而不是自己建模,所以數據分析師建模需要兩個方面的能力,理論模型建模能力,對于經典理論理解透徹,建好的模型結果精確,計算量適中,效率,質量比較高。
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另一個方面,統(tǒng)計學習建模能力,從樣本數據中,挑選有效的結果表達關聯(lián),通過機器學習,建立合適的神經網絡模型,再給應用專家對結果判斷后,對挑選出來的模型進行優(yōu)化;數據分析產品架構者,這是一個數據分析團隊中非常重要的位置,大部分數據分析師在應用層面,產品搭建層面有較大的弱處,通過產品架構者變成實際可用的模式,而不是研究成果。
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1、確定分析的目標。這點非常重要,別拿到數據就根據套路一通亂分析。
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2、選擇數據來源。不同的數據來源非常影響結論,特別是數據來自網站的時候,一定要選取經過實踐證明靠譜的數據。如果你不能判斷,就老實注明來源,說明所有的分析是基于這個基礎的。
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3、確定影響目標結果的變量;對數據源做清理和篩選,只留下最核心的數據;這個非常考驗分析師對業(yè)務的理解程度。所以分析師不能坐在辦公室只和機器圖表打交道,要去和業(yè)務流程上的人談談加深理解。
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4. 建立模型,模擬不同業(yè)務情形,得出結論,或者通過可視化的工具描述你的發(fā)現(xiàn):哪里好,哪里不好,為什么?
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5、最重要的一步來了,根據你的分析,給出你的建議:我們該做什么才能讓結果更好?
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數據分析,一層一層去找相同點或者不同點~就像一個人創(chuàng)業(yè)成功或者失敗都有原因可以找,數據分析就像是找它的原因。這是上面考慮的問題,低水平的人有低水平的思維。
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