第一步:统计概率理论基础
这是重中之重,千里之台,起于垒土,最重要的就是最下面的那几层。统计思维,统计方法,这里首先是市场调研数据的获取与整理,然后是最简单的描述性分析,其次是常用的推断性分析,方差分析,到高级的相关,回归等多元统计分析,掌握了这些原理,才能进行下一步。
第二步:软件操作结合分析模型进行实际运用
关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难):Excel,SPSS,Stata,R,SAS等。首先是学会怎样操作这些软件,然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理,分析,最后输出结果,检验及解读数据。
第三步:数据挖掘或者数据分析方向性选择
其实数据分析也包含数据挖掘,但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向,两者已有区别,关于数据挖掘也涉及到许多模型算法,如:关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
第四步:数据分析业务应用
这一步也是最难学习的一步,行业有别,业务不同,业务的不同所运用的分析方法亦有区分,实际工作是解决业务问题,因此对业务的洞察能力非常重要,而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累,也许目前是做零售,会用到一些相关回归方法,但转行做电商,又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化,但是分析方法却万变不离其宗,所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。
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