數據分析如何擺脫宿命

❶ 如何做好數據分析工作呢

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凌雲
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日誌
2009-10-26
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如何做好數據分析
數據分析對於零售企業，可以從以下幾個方面進行分析：
顧客分析：主要是指對顧客群體的購買行為的分析。如：客戶細分（普通客戶、會員客戶、vip等），客戶忠誠度分析，客戶貢獻結構分析、客流分析等。
顧客采購相關性分析（即商品分組布局分析，又叫購物籃子分析）
根據對同一個單據同時出現兩個商品的頻率進行分析，來分析顧客采購的相關性，從而根據這些相關程度合理安排商品擺放位置和采購、庫存計劃，提高產品銷量，合理利用庫存。如：顧客采購a商品的同時一般同時相應地要采購b商品，這樣我們就將a商品和b商品盡可能的擺放在一起，在安排a商品采購的同時我們同時做好b商品的采購計劃。
會員卡分析：會員卡分析主要是對會員卡消費情況進行分析，從而更好的為會員進行服務，提高會員的忠誠度，進而保持、提高會員的消費額。
供應商分析
主要分析的主題有供應商的組成結構、送貨情況、結款情況，以及所供商品情況，如銷售貢獻、利潤貢獻等。通過分析，我們可能會發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯，它在某個時間段里的結款也非常穩定，而這個供應商的結算方式是代銷。比如：分析顯示出，這個供應商所供商品銷售風險較小，如果資金不緊張，可以考慮將他們改為購銷，從而降低成本。
庫存分析模型
庫存直接反映企業經營狀況和資金周轉效率，所以對庫存進行分析能夠有效控制庫存、降低經營風險、降低經營成本和提高經營效益。包括：庫存結構情況分析，庫存流動與庫存量比較分析，庫存與效益情況分析，合理庫存區間分析，當前庫存健康狀況，庫存損耗分析等。
數據挖掘專題－客戶關系管理
客戶聚類分析：根據客戶資料的集中程度由系統進行自動分群，分群後的每一組客戶均具備某些共同特徵可以據此擬定差異化營銷策略。
客戶行為分析：
客戶貢獻度分析
客戶忠誠度預測
購物行為分析
關聯規則分析
當然還有很多方面.

❷ 大數據分析師學習經驗分享

大數據分析師學習經驗分享

一、大數據分析師不是JAVA程序員
Hadoop架構基於java程序設計，因此大批的IT人士在大數據時代找到了自己的職業錨，而且最快帶地進入了這個行業，成為了最先的大數據分析師。但IT人士的宿命就在於他們太IT了，他們熱衷於計算更快、處理更高效的程序設計，而忽略了大數據分析的本意，為企業帶來商業價值，因此他們只能是大數據分析工程師，而正真的大數據分析師應當了解和熟悉Hadoop技術架構和演算法設計，但不必成為一個優秀的JAVA程序員，就象我們只需要知道麵包的生產過程，了解某些生產的細節，就能成為一名合格的營養師，而更多的細節性的規程則是一名優秀的麵包師份內之事。
二、大數據分析師區別於普通的數據分析師
普通的數據分析師具有一定的數理統計基礎，熟悉業務邏輯，能熟練地操作傳統的數據分析軟體，能使數據成為企業的智慧。他們通常遇到的都是一些結構化、體量小的小數據。而大數據分析師更專注數據獲取的架構設計、數據分析模型的選擇、指標的選取，他們具有數據分析師的理論素養和業務能力，面對大數據，他們有一整套分布式的數據獲取、整理、處理和分析的方案，而且這個方案最終的目標是為數據分析服務，他們具有大數據分析的利器，如mahout、Spark等軟體，他們做的更多的工作是如何將非結構化和結構化的大數據過濾成結構化的小數據，從而使更多的普通數據分析師有用武之地。

❸ 數據分析工作有哪些注意事項

【導讀】對於沒有從事大數據領域工作的人，或是剛進入大數據領域的朋友，對大數據工作者日常工作內容可能並不十分了解，只是直覺地認為數據分析可能就是跟數據打交道，就是處理數據。那麼，數據分析工作有哪些注意事項呢?

一、數據分析工程師可有可無

大數據分析師並不像如何成為一名程序員那麼有章可循。高校也沒有專門的數據分析專業，有的也是傳統統計學范疇的，大數據分析師就是一個邊緣職位，可有可無，招聘一枚懂資料庫查詢的人就可以搞定。

二、萬物皆可分析，貪大求全

數據分析，分析什麼東西呢?哪裡有數據，哪裡就有數據分析，什麼都可以分析，貪大求全。讓數據分析師工作疲於奔命，最後得到結果也不能讓領導滿意，因為數據質量差，分析結果參考價值大打折扣，或是與實際結果大相庭徑。

三、數據分析師崗位定位不明確，處於打醬油狀態

數據分析師是軟體工程師嗎，做編程嗎，是管理層嗎，是商務人員嗎，屬於市場或銷售人員嗎。天天跟數據打交到，很少看你寫代碼呢，管理決策不都是領導和老闆說了算嗎，你也沒客戶，也沒做市場營銷啊。最後數據分析師什麼也不是，工作任務就是找找數據、整理整理數據表、做做各種報表、寫寫
ppt、打打小報告了。

四、超出業務范圍，好高騖遠

某些領導或公司管理人員，要求數據分析大而全，拍拍腦袋要結果。大到以國家，行業，公司規模作為緯度的，瀏覽量和 UV
都要。在他們眼裡，數據分析師什麼都能弄，什麼都應該很簡單，不管什麼平台不平台，中台不中台，因為收集數據是最簡單的體力活。這樣的場景，可能做數分析的你，已經司空見慣。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析工作有哪些注意事項?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

❹ 怎樣才能擺脫宿命

我們永遠擺脫不了宿命，所以要學會堅強！學會面對，其實宿命也是沒有的！只是我們遇到困難認為那是命！而堅強的人那是梯子！擺脫宿命的方法就是成為強者！

❺ 數據分析師，碰到數據錯誤怎麼辦

數據分析師最怕什麼？數據錯誤！無論你是初級的數據提取師還是高級的商業分析師，無論你是通過數據統計工具埋點獲取數據，還是通過SQL匯總或提取數據，又或者是使用Python計算數據。都無法逃脫數據錯誤的問題。這個看起來非常低級的錯誤，卻是數據分析師永遠無法擺脫的痛。
數據錯誤無法避免
數據錯誤的問題可能來自分析師主觀的操作失誤，也可能來自各種客觀因素。比如，不同統計工具間的統計邏輯差異，業務方對同一個指標不同的定義和計算規則，用戶和合作夥伴行為的復雜性和潛在的欺詐流量，原始數據太臟或缺失，復雜多變走位風騷的業務邏輯，以及需求方可能壓根就不知道或者表達清楚自己到底想要什麼？
小到單一數據的提取，大到一份商業分析報告，不分重要程度，不分公司大小都會遇到數據錯誤的問題，甚至連當前市值5千億美金的Facebook在2012年上市之初的幾份季報中也反復的說明我們有一些關鍵指標出現了錯誤，不信你往下看。
Facebook2012年2月1日提交S-1文件。在隨後的2012年Q3和Q4的季報中專門用一段「關鍵指標的局限性」(Limitations of Key Metrics)來說明影響指標的因素，以及關鍵指標中存在的錯誤。(我在S-1文件中並沒有找到Limitations of Key Metrics部分的內容和對地理位置指標演算法的披露)
以下是具體內容：
「例如，在2012年6月初，我們發現了我們用於估計用戶地理位置的演算法中的一個錯誤，該演算法影響了我們在截至2012年3月31日期間對某些用戶位置的歸屬。雖然這個問題沒有影響我們的全球MAU總數，但它確實影響了我們對不同地理區域用戶的歸屬。我們估計，截至2012年3月31日，由於誤差，美國和加拿大地區的MAU數量被高估了約3%，這些高估被其他地區的低估抵消。此外，我們對用戶位置收入的估計也受這些因素的影響。我們定期審查並盡可能調整計算這些指標的流程，以提高其精確性。此外，由於方法上的差異，我們的MAU和DAU估算數將與第三方公布的估算數不同。例如，一些第三方無法精確地度量移動用戶，或者無法計算特定用戶組的移動用戶數，也無法對移動用戶數進行分析。」
由於早期Facebook通過IP地址統計PC端的用戶地理位置，由於IP地址庫本身的精確性問題，以及用戶使用代理伺服器的問題，造成Facebook對用戶地理歸屬的錯誤。進而影響了美國和加拿大地區MAU和ARPU值的計算結果。在隨後的Q4中Facebook也依然單獨說明了這個問題。
2013年Q1的季報中這個問題被移到了風險因素(Risk Factors)中，並一直保留到現在。如果你去看2018年Q4的報告依然會找到這些錯誤信息。除此之外，還包含重復賬戶和虛假賬戶的信息對MAU造成的影響。
Facebook錯誤確實影響了數據精確性，但這對宏觀層面的業務表現並沒有影響。換句話說，美國和加拿大的MAU被高估了3%，但並不會影響這兩個國家MAU在整體排序中的位置及ARPU值第一的重要性。數據不夠精確，但是很准確。
那麼既然數據錯誤這個問題是無法避免的，當遇到這個問題時怎麼辦呢？結合Facebook的處理方法以及之前的經驗，我們給出兩個方法：事前說明和事後補救。
事先說明事後補救
事前說明主要是對業務邏輯和衡量指標的統一。如果最基本的指標定義都不一致，那麼計算方法也一定是不一致的。這樣的結果就是數據錯誤。所以在最開始，需要先羅列出關鍵的指標體系，以及每個指標的定義和計算方法。在內形成共識後附在每個分析報告的後面。當然，這是對已有數據的處理方法，還有一種情況就是數據缺失，或者需要預測和推理，這時就需要用到事後補救的方法。
事後補救是針對計算邏輯中的缺失值進行估算時，寫清楚現有的條件，你的假設和具體的推算方法。說的直白一點就是當你拍腦袋的時候，告訴大家你是按什麼邏輯拍的。是按歷史數據增長率算的，還是按行業平均增速估的。每個數值來自哪裡等等。
例如，對之前文章中我們討論的Apple App Store累計下載量進行預測。Apple官方給出的下載量數據只截止到2016年Q1的1000億。在現有的歷史數據下，我們通過回歸粗略推測2016年Q2的累積下載量為1162億。這里沒有考慮到iphone銷量變化對App下載的影響。
數據錯誤這件事對分析師來說在所難免，即使主觀做到最好，客觀因素也不可能面面俱到。人的行為本來就是復雜多變的，不可能用一個簡單的數字來涵蓋，連Facebook也無法妥善的處理好這樣的問題。所以，請理解數據分析師的工作，理解這些混亂且無法改變的客觀因素。力求准確，但求精確。
作者：藍鯨來源:?http://bluewhale.cc/2019-08-05/data-analyst-what-if-your-data-is-wrong.html

❻ 16種常用的數據分析方法-生存分析

探究變數之間的關系是數據挖掘中的一個基本分析內容，對於常規的離散型或者連續型變數，有很多的方法可以用於挖掘其中的關系，比如線性回歸，邏輯回歸等等。然而有一類數據非常的特殊，用回歸分析等常用手段出處理這類數據並不合適，這類數據就是生存數據。

常規數據在表示時，只需要一個值，比如患者的血壓，性別等數據，不是連續型就是離散型；生存數據則有兩個值，第一個是生存時間，可以看做是一個連續型的變數，第二個是生存事件，可以看做是離散型的變數。

比如分析治療後的患者生存情況，在觀測期間，可以看到不同患者的存活時間，這個值就是生存時間，而有些患者可能在觀察期內出現死亡，復發等情況，死亡或者復發則稱之為事件。

生存分析是既考慮結果又考慮生存時間的一種統計方法，並可充分利用截尾數據所提供的不完全信息，對生存時間的分布特徵進行描述，對影響生存時間的主要因素進行分析。

生存資料分析

生存分析就是針對生存資料的分析。所謂生存資料就是描述壽命或者一個發生時間的數據。更詳細的說一個人的生存時間的長短與許多因素有聯系的，研究因素與生存時間的聯系有無及程度大小，就是生存分析。

生存資料不同於其它分析資料，有一個特殊的地方就是缺失值的處理，對於常規數據，缺失值很多時可以直接丟掉，只有少量缺失值時可以用演算法進行填補，而生存數據中的缺失值則不同。

在觀測期間，患者可能出現了其他的事件導致後續得不到對應的生存數據，比如患者出現意外事故身亡了，後續的生存數據就會缺失，很顯然生存數據是不能用演算法填補的，一定要是實際觀測的結果。

但是這個數據也不能直接丟掉，因為從觀測開始到患者意外身亡的這段時間內的生存數據是有意義的，在進行生存分析時，這部分數據也可以利用起來。

應用場景

生存可以指人或動物的存活（相對於死亡),可以是患者的病情正處於緩解狀態（相對於再次復發或惡化），還可以是某個系統或產品正常工作（相對於失效或故障），甚至可是是客戶的流失與否等。

在生存分析中，研究的主要對象是壽命超過某一時間的概率。還可以描述其他一些事情發生的概率，例如產品的失效、出獄犯人第一次犯罪、失業人員第一次找到工作等等。

在某些領域的分析中，常常用追蹤的方式來研究事物的發展規律，比如研究某種葯物的療效，手術後的存活時間，某件機器的使用壽命等。

在醫學研究中，常常用追蹤的方式來研究事物發展的規律。如，了解某葯物的療效，了解手術的存活時間，了解某醫療儀器設備使用壽命等等。

生存分析主要內容

生存分析的主要內容包括：

l描述生存過程，即研究生存時間的分布規律

l比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，並進行比較

l分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響

l建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。

生存分析主要方法

生存分析方法可以分為描述法、參數法、半參數法和非參數法。

1.描述法

根據樣本觀測值提供的信息，直接用公式計算出每一個時間點或每一個時間區間上的生存函數、死亡函數、風險函數等，並採用列表或繪圖的形式顯示生存時間的分布規律。

優點：方法簡單且對數據分布無要求

缺點：不能比較兩組或多組生存時間分布函數的區別，不能分析危險因素，不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

2.非參數法

估計生存函數時對生存時間的分布沒有要求，並且檢驗危險因素對生存時間的影響時採用的是非參數檢驗方法。

常用方法：乘積極限法、壽命表法

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，對生存時間的分布沒有要求。

缺點：不能建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

3.參數法

根據樣本觀測值來估計假定的分布模型中的參數，獲得生存時間的概率分布模型。

生存時間經常服從的分布有：指數分布、Weibull分布、對數正態分布、對數Logistic分布、Gamma分布。

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型。

缺點：需要事先知道生存時間的分布

4.半參數法

不需要對生存時間的分布做出假定，但是卻可以通過一個模型來分析生存時間的分布規律，以及危險因素對生存時間的影響，最著名的就是COX回歸。

優點：可以估計生存函數，可以比較兩組或多組生存分布函數。可以分析危險因素對生存時間的影響，可以建立生存時間與危險因素之間的關系模型，不需要事先知道生存時間的分布。

生存分析案例

研究性別對於肺病生存率有無區別，收集數據下列信息

time：生存時間（單位天）

status：0=存活，1=死亡

sex：1=男，2=女

  ▋  操作步驟   

1)按步驟將數據導入

2)選定壽命表分析方法

3)對各選項進行設置

其中注意狀態設置：選取表示事件已發生的值

4)設置完所有選項後確認，得到結果

存活表：該表給出了男女對應時間內存活和死亡人數，並計算了存活率、風險比等統計量

中位數生存時間：即生存率為50%時，生存時間的平均水平；

由此可知：生存時間的平均水平女士高於男士

生存函數：男士較女士累計生存率下降快

❼ 數據分析師有什麼劣勢 如何彌補

提供業務數據分析，為銷售提供各類客戶畫像支持，運營數據做好風控。詳細的職責建議還是到專業的論壇上看看，例如：CDA數據分析師這類的平台。 CDA——數據分析師主要是在企業中扮演戰略參謀的角色，對企業各類運營、銷售、管理、戰略等數據進行分析，可以有效的規避運營風險和提升成本利用率。數據分析師的工作就是為你所在的單位或企業做相關的數據分析工作。數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。 發展前景： 越來越多的政府機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策；越來越多的風險投資機構把項目數據分析師所出具的數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據；越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。 需要掌握的知識： 最基本的就是統計。越來越多的政府機關、企事業單位將選擇擁有數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析、以便正確決策；越來越多的風險投資機構把數據分析師所出具的數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據；越來越多的高等院校和教育機構把數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。

❽ 工作兩年，想轉行做數據分析，不知道路怎樣走

轉行數據分析，和一個人的崗位沒有多大聯系，因為說到的是「轉行」，就是從一個和數據分析相關性或交集程度很弱的行業，轉到數據分析這個行業。如果你一開始就是做報表分析或產品市場分析，或者電商、金融行業的市場定位以及產品的分析設計等等，本身就是和數據分析打過交道的，那這不算是轉行，頂多是提升或增值自己而已。
數據分析行業，一般來說，需要學到的主要是概率統計、Excel、SQL、python基礎知識、Tableau、pandas包、SPSS軟體、Power BI 、matplotlib包等，如果你學生時期是學習數理統計或計算機相關專業，那麼相對來說你會學得比較容易上手，比較輕松一點。但這一切都是從過去的知識背景出發，不是全部，學習數據分析，興趣、耐心和決心相輔相成，缺一不可，很多人一開始對數據分析還是很有興趣的，但慢慢地就覺得數字很枯燥，堅持不下來，最後就不了了之了。
所以，如果你打算轉行數據分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有風險的，誰都無法預測未來會變成什麼樣，但有時候人是需要一些果斷的（不是沖動），想好了就不猶豫。

❾ 如何擺脫宿命感並脫離宿命活出自己

宿命是無法更改的，不是說你不夠努力，即使按照計劃行事，總會有莫名的事情打破你的計劃，當你苦惱時，卻被感無奈。而有些事讓你異常的順利即使有人或事想要阻止你但是他們卻對你阻攔也會被無形的力量抵消。總之宿命是是存在的，每個人都有他的宿命，路往何處走，都跟宿命有著關系。無需氣餒，也別得意。你身邊的人和事，跟你有著宿命的交集，無論你是窮人還是富人，以及是權貴之人，都躲不開宿命的驅使，這種力量是無形的，強大的，不論你信不信它就在你身邊。