京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编辑:Mika
不知道从什么时候开始,我们已经进入了“人人都必须会一点数据分析”的时代。
随着大数据技术的逐渐落地应用,掌握数据分析已经成了当代职场人的必备技能!
那么作为文科商科生,到底该如何学好数据分析,用数据分析技能武装自己,实现职场发展的弯道超车呢?
问:老师您好,我学的是文科专业,您觉得对于文科生来说数据分析有什么帮助呢?
答:其实这个问题的话我们经常遇到,而且现在我也发现其实越来越多大学专业是文科。
以前做的是像行政、人力这样的岗位的同学也在学数据分析,甚至很多人在自己的岗位有8~10年的工作年限了,也对于数据分析这个事情产生了兴趣。
首先还是那句话,我一直在讲:
数据分析的本质是一种分析能力,而分析能力其实是一种职场的底层能力。
分析能力,说白了就是你通过去分析一个问题,然后去拿出一个结果,提供一个方案。
这件事其实和你的职业、专业、性别等都没有什么必然联系。这是我们每个人我觉得都应该掌握的一种底层能力。
问:可是作为文科生,有时候会觉得数据分析它涉及到了很多的知识点,那么应该如何来学习呢?
答:这也是一个经常遇到的问题。
昨天其实我给一个以前做行政的宝妈也分享过相应的答案。在这里也分享给大家。
其实我们可以把文科生的数据分析的学习,这个过程就想成制作汉堡的过程。
对于文科生而言 ,我所听到的反馈是技术能力跟数据清洗这两个方面是比较有挑战点。
因为这两个方面文科生学到的不多,而且坦率来讲,要跟理工科的同学去竞争,你肯定是竞争不过的,所以我们就要有所取舍。
就像做汉堡一样,汉堡是不是好吃,更多的是取决于它的汉堡馅还是上下两层面包?
肯定是汉堡馅了。
所以像我刚才所举的例子,技术和数据清洗这两个方面,其实就特别像在做汉堡过程中上下两层面包,它们肯定是需要的,而且你会发现往往做汉堡的这两个部分有可能有时候也是现成的。
所以你没有必要投入过大的精力把这两片面包做得多么完美,而是有这个形式。让你自己能够有一个基本的技术的掌握,基本的对于数据清洗的能力的掌握就可以了。
问:那老师您认为在这个做汉堡的例子里,从数据分析的角度来看,汉堡的馅料是什么呢?
答:汉堡馅就是比较内核的东西,我觉得其实最重要的是4个字,我们叫“以终为始”。具体来说这6个字叫“找目标推路径”。
就说具体一些,你在学习数据分析的时候,一定得去想一个问题,我的目标是什么?要把这种东西变成一个你的习惯。
然后从目标入手来倒推我为了完成这个工作目标,我需要哪些数据,怎么样对这些数据进行清洗整理、归纳,然后再去考虑其他的因素,比如说变量等等。
对于文科生而言你一定要记住学做数据分析这个汉堡关键就在于找目标推路径这种思路和方法。因为馅料才是决定汉堡是否好吃的关键!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29