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這些年來，“數(shù)據(jù)分析”是個熱門話題，在這個以數(shù)據(jù)為主導的時代，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為這個時代的“淘金”，懂數(shù)據(jù)分析，有數(shù)據(jù)思維，常常成為大企業(yè)面試的加分項。
例如，通過數(shù)據(jù)分析，我們可以更好地了解用戶畫像，對產(chǎn)品做留存率、流失率等指標的分析，使產(chǎn)品操作更加精細；還有去年爆發(fā)的疫情，有B站網(wǎng)友通過數(shù)據(jù)分析，調(diào)整參數(shù)，制作了“疫情傳播速度”視頻，點擊量很大。下面就由小編為您帶來數(shù)據(jù)分析項目的相關介紹。

明略數(shù)據(jù)

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一、數(shù)據(jù)分析行業(yè)怎么樣？

身邊不少人跳入這個行業(yè)，我也經(jīng)常在后臺收到粉絲的一些困惑：

開發(fā)出身，想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析，但沒有實戰(zhàn)經(jīng)驗，面試很難！
是從 Python 入手還是 R 語言？常用的算法有哪些？
可以練手做項目的數(shù)據(jù)庫去哪里找？好用的爬蟲工具又有哪些？
網(wǎng)上看了很多文章，依然雜亂無章，有系統(tǒng)性的資料推薦嗎？

我當時學數(shù)據(jù)分析也有同樣的苦惱，資料看了一大堆，總是一知半解，沒有老師時時給你解答問題，很多時候都感覺自己要放棄了。

但我不得不說一句：學數(shù)據(jù)分析絕對沒錯，堅持下去你會看到一個完全不一樣的自己。之前在百度的曹政舉了他身邊的例子，令人印象深刻，蠻多看上去并不優(yōu)秀的人卻都能靠著數(shù)據(jù)分析 C 位出道。

十來年前我在百度招聘過一個人大本科應屆的小伙子鄧明生，從學歷背景看在百度并不占優(yōu)勢，當時開始跟我做數(shù)據(jù)分析，寫程序分析百度的業(yè)務數(shù)據(jù)，后來慢慢獨擋一面，因為對百度所有業(yè)務線的數(shù)據(jù)都清晰，后來百度出現(xiàn)一些人事危機的時候開始成為救火隊長，連續(xù)在不同業(yè)務部門擔綱重要職位，一路升到聯(lián)盟事業(yè)部總經(jīng)理，今年離職出來創(chuàng)辦御勢資本，青出于藍而勝于藍，人家現(xiàn)在比我厲害很多了。

還是十來年前，又有一個應屆生吳海生，從百度產(chǎn)品部門申請內(nèi)部調(diào)動去做數(shù)據(jù)分析，開始經(jīng)驗不足，寫報告還被我嘲諷過的那種。好多年不見，最近看新聞才知道，已經(jīng)某新近上市的金融公司CEO，妥妥的 C 位出道有沒有，真是讓人刮目相看。

數(shù)據(jù)分析行業(yè)

二、數(shù)據(jù)分析到底學什么？

數(shù)據(jù)分析到底該怎么學呢？講真，真不難！我摸爬滾打這么久，也算總結出三個經(jīng)驗：

1.找到一個實力與經(jīng)驗俱佳的“教練”，從思維、工具、實戰(zhàn)帶你“即學即用”。

2.制定一份正確的學習計劃與路徑，你真正需要的是好方法而不是蠻力。

3.有效工具的運用會讓你事半功倍。

從整個過程來看，做好項目的過程，就是將數(shù)據(jù)方法應用到企業(yè)實踐中的過程。這些數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計、數(shù)學、編程、數(shù)據(jù)庫等方面的專門知識，但是相當一部分(如數(shù)倉、ETL)是為了保證數(shù)據(jù)本身的正常運行；相當一部分(如語義判斷、圖像識別)是為了工業(yè)應用，而不需要考慮商業(yè)理解和合作；相當一部分(例如統(tǒng)計)是為了科學實驗、農(nóng)林牧魚研究。

大規(guī)模經(jīng)營不是一個科學問題，而是一個實踐問題。O2O平臺如何管理商家，新媒體平臺如何開發(fā)本地客戶，直播電商如何選款等問題，都必須結合數(shù)據(jù)知識和實際工作來得出結論。更何況，每個人混職場都夾雜著辦公室政治，如何出人頭地少背鍋。所以才有我們今天的討論，才有各種方法來推動項目。每一個做過數(shù)據(jù)的同學都會有一個從學校到工作的步驟。以上就是小編為您帶來的數(shù)據(jù)分析項目的相關介紹，希望對您有所幫助。