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史上最全 | 数据分析技能详细拆解,一张图覆盖全流程知识细节

2019-10-16  刀首木
不管你相信与否,数据分析正在成为一项通用、可迁移的底层技能。

为什么说通用?
 
万物互联是一种趋势,在这种趋势下,一切信息都被记录,大量的数据在不断产生。
 
而基于这些数据的分析,可以挖掘到非常多有价值的信息,这些信息正在成为大多数企业业务增长、迭代更新的关键。
 
所以你会发现各行各业,都在努力地寻求专业的人才,提供数据驱动解决方案。可以预见的是,数据相关岗位一定是在未来大放异彩的职业

为什么可迁移?
 
和其他一些专业性很强的岗位不一样的是,数据分析可以说是各个领域通吃的技能
 
你很难想象,一个在专业技术领域的工程师,需要数据分析来判断技术的可靠性;一个从事新媒体的运营者,也需要数据分析来做内容和活动上的决策。
 
但可以肯定的是,能够在专业的岗位上发挥数据价值的人,一定会成为团队的核心,行业的佼佼者。因为数据驱动,正在成为业务发展的关键力量,拍脑袋做决策的行为在慢慢被代替。

 
很多没有编程、数据分析基础的人,认为学习数据分析是一件很难的事情。但是这并不妨碍我们可通过一些有意思的方法,把学习变得简单、高效。
 
进入一个全新的领域之前,最好能够对这个领域的知识体系、技能模型有全面的了解,这样你能知道哪些是应该学习,哪些是暂时不用学的,知道什么样的路径适合自己的状况。
 
基于数据分析这个技能,我们准备了一份“超级技能地图”,帮你快速认识数据分析的技能模块,以及不同的分支下,有哪些必备的技能,以及有哪些好用的资源。
 
这一张图,可以帮助你快速认识数据分析这个领域,即便你从未接触过相关的内容,也可以很清晰地建立数据分析知识框架。
 

先来看看,这张“超级技能地图”是这样的。

可以将手机横屏进行查看


这是数据分析小白必备的数据分析技能图,因为包含了Python数据分析全方位的技能体系,比如数据获取、SQL数据库、Python、统计学、数据分析核心模块、可视化、报告撰写等等都有详细拆解。

高效的学习路径是什么?就是按这样的顺序循序渐进,你会知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。
 
 01  数据获取
一般数据获取有内部和外部两种渠道,内部数据可以通过企业数据库提取,需要掌握SQL相关的技能。
外部数据则可以通过公开数据集和爬取网络数据实现,需要了解相关的数据开放站点,以及掌握必要的Python爬虫技能。
02  SQL数据库
SQL技能是数据分析师职位必备的技能之一,需要你对企业的数据库进行管理,能够正常地存储和提取数据。
当然SQL需要掌握的技能并不难,了解基本的语法,掌握基本的增删改查就可以满足常规的需求了。


03  数据分析必备统计学
如果说数据分析需要什么数学基础,那统计学应该是设计最多的了,但不需要非常深入,因为大多数数据分析用到的无非是统计量、数据分布等基础知识。


04  数据分析必备Python基础
利用Python进行数据分析,那Python的基础就非常重要了,这意味着你后续是否能够正常地用Python代码来实现你的分析想法。

基本的编程规范、数据结构、自定义函数 、控制语句(条件语句、循环语句)、文件读写和模块使用都是需要重点掌握的点。


05  数据分析核心工具
 
在Python数据分析的体系内,Numpy / Pandas / Matplotlib三个核心库是绕不过去的。也是这三个工具,能够让你实现数据清洗、科学计算、数据分析、数据可视化等核心的工作。
掌握这些,你就完全可以去实现描述型数据分析、探索型数据分析,再加上Sklearn,你可以去实现预测型数据分析,一个完整的数据分析项目,也不过云云。


06  数据报告撰写
数据报告撰写虽然看起来像是文档整理类的工作,但也是非常重要的,因为直接决定了你最终的输出成果。
对于如何撰写一份优秀的数据报告,问题拆解的逻辑、数据指标的选取、用户受众需求的分析、图形化的呈现形式都是非常重要的点。

如果你想快速地了解数据分析的技能体系,并知道各个技能分支的知识结构是怎样的,哪些是重要的知识点,可以详细阅读这张“数据分析技能地图”。

好好学习,天天向上!

本文转自:DC黑板报 ;获授权;

END

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