Red de Respuestas Legales - Derecho de patentes - Cómo aprender a ser analista de datos

Cómo aprender a ser analista de datos

El flujo de trabajo básico de un analista de datos:

1. Definir el problema

Determinar las preguntas que necesita y las conclusiones que desea sacar. Hay muchas opciones a considerar y depende del negocio. Los más comunes incluyen: tendencias cambiantes, retratos de usuarios, factores que influyen, datos históricos, etc.

2. Recopilación de datos

Hay muchas formas de obtener datos:

Primero, recuperarlos directamente de la base de datos empresarial, lo que requiere habilidades de SQL para completar la extracción de datos. y gestionar otras bases de datos.

El segundo es obtener datos públicos, como gobiernos, empresas, oficinas de estadísticas y otras instituciones.

El tercero es escribir un rastreador web a través de Python.

3. Preprocesamiento de datos

Limpiar datos incompletos, duplicados y otros anormales.

4. Análisis y modelado de datos

Esta parte requiere la comprensión de los métodos básicos de análisis estadístico y algoritmos de minería de datos, así como los escenarios aplicables y los problemas aplicables de los diferentes métodos estadísticos.

5. Visualización de datos y redacción de informes de análisis

Aprenda una herramienta de visualización para mostrar datos de la manera más intuitiva a través de la visualización.

Las habilidades necesarias para iniciar el análisis de datos incluyen:

1.SQL (base de datos):

¿Cómo obtener datos de la base de datos? ¿Cómo obtengo los datos específicos que quiero? Estas preguntas son lo primero que debe considerar y todas se resuelven utilizando SQL, por lo que SQL es la habilidad más básica para el análisis de datos.

2. Bueno en

Los analistas están más inclinados a analizar datos. Al analizar datos, necesitan colocarlos en un archivo, y este archivo es Excel.

Competente en fórmulas comunes de Excel, aprenda a crear tablas dinámicas y pueda dibujar gráficos para cualquier dato.

Conceptos básicos de 3.3. Python o R:

Los elementos necesarios también son una ventaja y son necesarios en la dirección de la minería de datos. En comparación con las herramientas, este lenguaje es más flexible y práctico.

4. Aprenda herramientas de visualización

Si desea desarrollarse a un nivel superior, las cosas anteriores solo representan el 20% como máximo, y el 80% restante es la capacidad de comprender. el negocio y desglosar los objetivos. La capacidad de aprender más habilidades nuevas basadas en los requisitos de datos.