对于打算入门数据分析的菜鸟来说，你想提醒他们啥
业内人列举十大注意事项，建议收藏点赞：
第0条：数据分析师的工作特别像是个破解谜题的侦探。如果你对解谜很有兴趣，那这岗位适合你。否则，建议重新考虑一下~
分析要结合多个数据，数据融合很重要。即便没有正儿八经的定量数据，看看微博淘宝评论地图这种不完整的定性数据总是可以的吧。侦探破案的时候，线索不够也不是硬着头皮想啊，是去找新线索啊！千万不要被一个手头的Excel表的数据局限思维。一点不夸张地说，工作中80%以上的时间都在数据处理。精通数据处理技巧（SQL, Python等）决定了你工作效率高低。培养分析思维和熟悉工具非常重要。Python用的好只代表了你是个靠谱的码农，而分析思维才是个合格的数据分析师的基础能力。怎么培养分析思维？根据刻意练习理论：从易到难，多尝试分析不同的案例和数据，获得专家的靠谱反馈，修改再尝试不同的分析方法，多练习。遇到瓶颈时多试试新方法~对数据来源的理解极其重要，了解数据是怎么被收集到的不仅仅是锦上添花，而是重中之重。数据一定存在错误，搞不清楚就会后患无穷，分析出来的结果可能是彻底错误的。新手最快接触数据的方式是可视化，可以尝试学习BI软件像是Tableau，通过非常直观的图表培养对数据的敏感度很重要。能解读好一张画好的图表也是相当考验分析师能力的一件事，大神和小白对同一张简单的散点图的解读都可能完全不同。学习机器学习模型算法的第一步是去了解这个工具能实现什么，能帮助我们干什么，对技术的想象力很重要。沟通技能常被新手忽视，数据分析往往都是个夹在中间的岗位，高效传达自己发现的洞察决定了分析师的职业上升通道。海外的专家朋友补充：啥叫好的沟通能力？一要给出可操作可实施的靠谱建议二要把这个建议的经济效益传递出来：“再不开发新品，对手就要吃掉60%的市场份额了！” “投广告投对这个人群，1千万广告能有2千万的效果~”你是否真的理解数据分析的每一个步骤呢，思考下自己的数据分析尝试欠缺了什么？提问--\u0026gt;处理--\u0026gt;探索--\u0026gt;下结论--\u0026gt;传播
图片非原创：源自Udacity Intro to Data Analysis 网课
*个人见解，欢迎有识之士多讨论，求真知~
■网友
首先，你必须清楚在数据科学领域有两个截然不同的职业方向：数据分析师和数据工程师。他们的工作方式是截然不同的。数据分析师偏业务，专注于研究数据和结果之间的关系，数据和结果之间的关系通常是不确定的，没有严谨的数学逻辑，他们在很大程度上只满足某种统计分布规律。
而数据工程师，专注大数据软件系统的搭建、数据库和数据管道的构建，目的是让数据可以存储和可以流动起来。所有的软件工程都是规范而严谨的，与不确定性几乎没有关系。简单说工程师的思维逻辑是“若A，则B”，而数据科学家的思维逻辑是“若A，则可能B”。如果你对事物缺乏敏感；喜欢严谨的数学逻辑，不喜欢我猜我猜我猜猜猜，那么前者的工作可能更适合你。其次，在学习数据分析之前应该明白几点：
数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。数据分析师本身融合了业务知识、统计学和计算机等学科，并不是新的技术。数据分析更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据分析项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。数据分析师的最主要能力是数据思维或者说数据意识，也就是说你必须具有数据和结果之间关系的直觉意识、探索能力和分析能力。为此你必须把更多时间花在数据生成过程的思维模式训练上，并研究如何把这些思维模式转换成统计学的术语，并最终通过软件工程的代码实现它。数据分析师的坑所谓成也不确定性，败也不确定性，数据分析师的坑在于你永远可能接近不了真相和标准答案，你只能寻找一个更接近于真相的最优结果，为此你必须保持清晰的头脑，1%的匹配误差在推荐系统中几乎可以忽略不计，但同样1%的误差在金融风控等领域就是完全无法接受的，为此你必须谨慎和保持清醒的认识。你必须在一开始就找到评估你模型的方法，并不断的通过数据去校正你的分析模型。这个分析过程有时是枯燥的，特别是当你重复某些毫无技术含量的工作。数据分析的工作就像制造一辆“安全”的无人驾驶汽车，你必须理解“安全”的范围，如果安全的范围是可以描述和界定的，你必须考虑各种路况和未知的因素去满足这一“安全”的标准，这个过程存在太多的未知因素和变量。如果这个“安全”范围本身就是一个变量，那么情况将变得更为复杂。数据分析师的bonus对数据分析师而言，最好的bonus是他多了一个观察世界的眼睛，在很多人在三维世界里挣扎的时候，他有可能具有N维空间的观察能力，所谓“不识庐山真面目，只缘身在此山中”，跳出来看问题可能会让你拥有常人无法拥有的某种“预测”的能力，这种能力有可能会让你身价倍增。
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