
数据分析如何入门
看来我是个出尔反尔的人,曾经斩钉截铁的说川术最后一弹,如今却厚颜无耻地又出来絮叨。毕竟,人在职场,脸皮不练得越来越厚是对不起吃下去的那么多外卖的。最近的工作、授课、面试,都遇到了这样的问题:我想转行数据分析,如何入门?
混迹这一行也有些年头了,希望絮叨几句让大家少走弯路。
我是知道自己如何入门的,但被问起这个问题,我总会想到如下两句话:
任何事物都可以被量化
有对比才有信息
好的,看似三纲五常的东西又要来的。但今天我喝了点酒,所以,
你的体重是多少?
找称去量一下。所以,为了解决问题,你的第一是要去量化问题,而且要找一个标尺去量化。指针指向了165,我看到了,知道了,没感觉。转念一想,“我去,当年我才135啊!”。通过与过去的对比,我接收到了信息,理解了信息并产生了情绪。随着一段的骂街和内心的纠结,我觉得“我要减肥”。
好,一个典型的数据分析过程就此诞生,量化+纵向对比=结论=执行策略。
“你?180了?比我还厚实呐!”
“4000一年?我一周去一次的话,每次得80块;80块我我可以吃两天饭,他可以买4包烟,他可以喝三杯咖啡,他她可以看一场电影,它可以打两天游戏。”
好,横向对比+代价计量=执行策略优化,又一个数据分析优化过程诞生了。
最终,你的理性分析使你窝在沙发看电视吃薯片或者端着电脑码着无关痛痒的文字。
你大可做一个给活就干,打卡下班,吃饱穿暖,综艺娱乐,游戏怡情,把妞伤钱,触情伤心的新时代好白领。但是,你甘心吗?
数据分析真的有门槛,门槛在于你敢挑战多少个为什么!
为什么170?为什么胖了?为什么要吃?为什么不运动?为什么上班?为什么挣钱?为什么生存?为什么拼搏?为什么活着?为什么要去爱?
为了解答一系列的为什么,你去量化、去搜寻信息、去思考因果、去制定策略,去寻找最优解。
最简单的线性思维,只要你坚持,并对此着迷,你会成为数据分析师。我胖哪了?为什么活着就要劳动?我为什么要胖?逆向思维、跳跃思维和反思,使你成为高级分析师。
为了解答这些为什么,你需要调研信息、问卷调查、数据库查询、数据清洗、维度细分、模型估计等等。因此,你需要去学习并使用工具。
最好,闭嘴,先干活,然后再说话。
曾经我觉得使用工具是第一重要的,现在发现,敢于提问并大胆尝试才是最重要的。
只要你爱思考,敢行动,少说多做,数据分析没有门槛!~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29