数据分析师需要三个方面的能力:技术(编程),数据分析方法,行业知识
对于很多想要从事互联网数据分析的人来说,一大难点就是如何准备行业知识。一方面很少有学校设置像“互联网数据分析”这样的专业,即使有的学校有诸如digitalmarketing类似的专业,跟公司做的也还是差别不小。另一方面还有很多人想从别的行业跳到互联网行业,像Facebookanalyticsdatascientist就有很大一部分以前是做金融、咨询之类的。
不管是刚毕业的,还是之前从事别的行业想要转到互联网行业的人来说,如果能顺利搞定面试中的案例分析(caseanalysis),基本就成功了一大半。以Facebookanalyticsdatascientist的工作要求为例,基本上一半的要求是跟technical相关,例如SQL等,另一半则主要跟产品相关,考察的是产品思维(productsense)和案例分析的能力,此外还有少数的统计、数学、概率等。面试中产品思维、案例分析相关更是占据半壁*。
不同行业不同公司要求会很不一样,比如说银行做数据分析、建模会要求SAS/SQL,而互联网行业数据分析只要会SQL就可以了。再比如说小公司可能会要求还会R/Python什么的,但是稍微中型一点的公司比如说Facebook只需要会SQL就行了。乍一看有点奇怪,但其实也不奇怪,因为大一点的公司基础设施(infra)做得好,很多事情比如说A/Btest这种都自动化了,不需要专门写代码。
接下来的内容都搞照中型以上互联网公司为例。
数据分析师需要三个方面的能力:技术(编程),数据分析方法,行业知识。
1.技术
技术方面就是SQL,20个小时,假设文科生,同时对自己要求高一点,最多80个小时可以搞定了。
按照这个学习SQL教程_w3cschool
http://www.w3schools.com/sql/default.asp
重点需要注意的:where/groupby/orderby/leftjoin/rightjoin/innerjoin/null/notnull/having/distinct/like/union/avg/sum/min/max
学完之后再搜索一下"SQLhardestquestions",做做练习。
当然除了SQL之外,Excel也是要会一点的。不过Excel这玩意儿基本多少都会那么些吧,比如说做个图,算算总合、平均之类的,稍微复杂点的数据透视表(pivot)就够了。话说我第一份工作的时候连数据透视表都不会,所以说如果你不会这个,那也没关系。
如果SQL上手比较快,时间充裕,那就练练Tableau,主要目的是看看都有什么样的图表,感受一下各自适用什么样的场景。具体怎么做图不是非常重要,真要用的时候搜索一下现学就好了。Tableau很贵,所以下个试用版的就可以了,然后试用期学点最基本的就可以了。
这一共就假设用了80个小时吧,那么8天过去了(没算错,都要速成了,那还不每天学习10个小时)。
2.数据分析方法
学习数据分析的一些书籍
Caseinpoint.经典的管理咨询的书,哪个版本的都无所谓了,印象中大概看了一半左右。好像是因为懒,所以没看完,也因为套路都是类似的,看一半也就差不多可以了。–5天
IntroductiontoProbabilityModelsbySheldonM.Ross.应该是出到第11版了,但内容应该区别不大,看第一章就可以了,需要搞清楚条件概率,这个概念还是有点重要的。–4天
然后再找本统计基础的书(随便哪本教科书都差不多,实在不行的话把wiki上统计长条目下的多看几遍也可以),不要太纠结于理论、证明,时刻记住你要能把这些概念解释给不懂统计的人听,解释不清楚的东西你也不用搞清楚。搞清楚几种常见的分布,假设检验,假阳性,假阴性,区别估算,显著性差异,p-value,平均值,中位数,p1/p25/p50/p75/p99,相关性,因果性,幸存者偏差,大数定律,80/20。–10天
Thinking,FastandSlow.当科普书看看就好,如果看不下去的话那就看《牛奶可乐经济学》。–2天
3.行业知识
很不幸,这一部分就真的没有什么书可以看的了,基本都靠搜索,总结,思考,再搜索,总结,思考……
如果平时对互联网、科技行业相对比较关注,这一部分会上手很快,了解一些基本概念,试用一些产品,基本上20天肯定可以了。
基本上把这些搞清楚,也差不多可以入门了吧。
看,加起来正好49天,7周速成班,你要不要试试?
数据分析入门并不难,难的是之后的积累才是重点,如何在实际工作、项目中真正发挥数据分析的作用,产生价值。
就我个人来说之前在信用卡行业做了两年多,然后转到互联网行业的数据分析,现在又做了半年多,感觉自己除了入门啥都不懂,每到周五下午都很开心,不是因为到周末了,而是因为又一周过去了,而我还没有被走人。
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