獵頭公司教你數(shù)據(jù)分析的一般思路和方法？
很難回答的問題。一般情況下，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的內容，規(guī)則非常熟悉的人，這是幫助挑選數(shù)據(jù)和清理數(shù)據(jù)，減少噪聲和提高數(shù)據(jù)規(guī)范的人，這個專家我們稱為數(shù)據(jù)專家；需要有一個有經驗的建模專家，早期的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析產品架構者，這是一個數(shù)據(jù)分析團隊中非常重要的位置，大部分數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)就根據(jù)套路一通亂分析。
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2、選擇數(shù)據(jù)來源。不同的數(shù)據(jù)來源非常影響結論，特別是數(shù)據(jù)來自網站的時候，一定要選取經過實踐證明靠譜的數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)源做清理和篩選，只留下最核心的數(shù)據(jù)；這個非?？简灧治鰩煂I(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(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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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