数据分析如何摆脱宿命

❶ 如何做好数据分析工作呢

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凌云
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日志
2009-10-26
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如何做好数据分析
数据分析对于零售企业，可以从以下几个方面进行分析：
顾客分析：主要是指对顾客群体的购买行为的分析。如：客户细分（普通客户、会员客户、vip等），客户忠诚度分析，客户贡献结构分析、客流分析等。
顾客采购相关性分析（即商品分组布局分析，又叫购物篮子分析）
根据对同一个单据同时出现两个商品的频率进行分析，来分析顾客采购的相关性，从而根据这些相关程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划，提高产品销量，合理利用库存。如：顾客采购a商品的同时一般同时相应地要采购b商品，这样我们就将a商品和b商品尽可能的摆放在一起，在安排a商品采购的同时我们同时做好b商品的采购计划。
会员卡分析：会员卡分析主要是对会员卡消费情况进行分析，从而更好的为会员进行服务，提高会员的忠诚度，进而保持、提高会员的消费额。
供应商分析
主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。比如：分析显示出，这个供应商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，可以考虑将他们改为购销，从而降低成本。
库存分析模型
库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。包括：库存结构情况分析，库存流动与库存量比较分析，库存与效益情况分析，合理库存区间分析，当前库存健康状况，库存损耗分析等。
数据挖掘专题－客户关系管理
客户聚类分析：根据客户资料的集中程度由系统进行自动分群，分群后的每一组客户均具备某些共同特征可以据此拟定差异化营销策略。
客户行为分析：
客户贡献度分析
客户忠诚度预测
购物行为分析
关联规则分析
当然还有很多方面.

❷ 大数据分析师学习经验分享

大数据分析师学习经验分享

一、大数据分析师不是JAVA程序员
Hadoop架构基于java程序设计，因此大批的IT人士在大数据时代找到了自己的职业锚，而且最快带地进入了这个行业，成为了最先的大数据分析师。但IT人士的宿命就在于他们太IT了，他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计，而忽略了大数据分析的本意，为企业带来商业价值，因此他们只能是大数据分析工程师，而正真的大数据分析师应当了解和熟悉Hadoop技术架构和算法设计，但不必成为一个优秀的JAVA程序员，就象我们只需要知道面包的生产过程，了解某些生产的细节，就能成为一名合格的营养师，而更多的细节性的规程则是一名优秀的面包师份内之事。
二、大数据分析师区别于普通的数据分析师
普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如mahout、Spark等软件，他们做的更多的工作是如何将非结构化和结构化的大数据过滤成结构化的小数据，从而使更多的普通数据分析师有用武之地。

❸ 数据分析工作有哪些注意事项

【导读】对于没有从事大数据领域工作的人，或是刚进入大数据领域的朋友，对大数据工作者日常工作内容可能并不十分了解，只是直觉地认为数据分析可能就是跟数据打交道，就是处理数据。那么，数据分析工作有哪些注意事项呢?

一、数据分析工程师可有可无

大数据分析师并不像如何成为一名程序员那么有章可循。高校也没有专门的数据分析专业，有的也是传统统计学范畴的，大数据分析师就是一个边缘职位，可有可无，招聘一枚懂数据库查询的人就可以搞定。

二、万物皆可分析，贪大求全

数据分析，分析什么东西呢?哪里有数据，哪里就有数据分析，什么都可以分析，贪大求全。让数据分析师工作疲于奔命，最后得到结果也不能让领导满意，因为数据质量差，分析结果参考价值大打折扣，或是与实际结果大相庭径。

三、数据分析师岗位定位不明确，处于打酱油状态

数据分析师是软件工程师吗，做编程吗，是管理层吗，是商务人员吗，属于市场或销售人员吗。天天跟数据打交到，很少看你写代码呢，管理决策不都是领导和老板说了算吗，你也没客户，也没做市场营销啊。最后数据分析师什么也不是，工作任务就是找找数据、整理整理数据表、做做各种报表、写写
ppt、打打小报告了。

四、超出业务范围，好高骛远

某些领导或公司管理人员，要求数据分析大而全，拍拍脑袋要结果。大到以国家，行业，公司规模作为纬度的，浏览量和 UV
都要。在他们眼里，数据分析师什么都能弄，什么都应该很简单，不管什么平台不平台，中台不中台，因为收集数据是最简单的体力活。这样的场景，可能做数分析的你，已经司空见惯。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析工作有哪些注意事项?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

❹ 怎样才能摆脱宿命

我们永远摆脱不了宿命，所以要学会坚强！学会面对，其实宿命也是没有的！只是我们遇到困难认为那是命！而坚强的人那是梯子！摆脱宿命的方法就是成为强者！

❺ 数据分析师，碰到数据错误怎么办

数据分析师最怕什么？数据错误！无论你是初级的数据提取师还是高级的商业分析师，无论你是通过数据统计工具埋点获取数据，还是通过SQL汇总或提取数据，又或者是使用Python计算数据。都无法逃脱数据错误的问题。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。
数据错误无法避免
数据错误的问题可能来自分析师主观的操作失误，也可能来自各种客观因素。比如，不同统计工具间的统计逻辑差异，业务方对同一个指标不同的定义和计算规则，用户和合作伙伴行为的复杂性和潜在的欺诈流量，原始数据太脏或缺失，复杂多变走位风骚的业务逻辑，以及需求方可能压根就不知道或者表达清楚自己到底想要什么？
小到单一数据的提取，大到一份商业分析报告，不分重要程度，不分公司大小都会遇到数据错误的问题，甚至连当前市值5千亿美金的Facebook在2012年上市之初的几份季报中也反复的说明我们有一些关键指标出现了错误，不信你往下看。
Facebook2012年2月1日提交S-1文件。在随后的2012年Q3和Q4的季报中专门用一段“关键指标的局限性”(Limitations of Key Metrics)来说明影响指标的因素，以及关键指标中存在的错误。(我在S-1文件中并没有找到Limitations of Key Metrics部分的内容和对地理位置指标算法的披露)
以下是具体内容：
“例如，在2012年6月初，我们发现了我们用于估计用户地理位置的算法中的一个错误，该算法影响了我们在截至2012年3月31日期间对某些用户位置的归属。虽然这个问题没有影响我们的全球MAU总数，但它确实影响了我们对不同地理区域用户的归属。我们估计，截至2012年3月31日，由于误差，美国和加拿大地区的MAU数量被高估了约3%，这些高估被其他地区的低估抵消。此外，我们对用户位置收入的估计也受这些因素的影响。我们定期审查并尽可能调整计算这些指标的流程，以提高其精确性。此外，由于方法上的差异，我们的MAU和DAU估算数将与第三方公布的估算数不同。例如，一些第三方无法精确地度量移动用户，或者无法计算特定用户组的移动用户数，也无法对移动用户数进行分析。”
由于早期Facebook通过IP地址统计PC端的用户地理位置，由于IP地址库本身的精确性问题，以及用户使用代理服务器的问题，造成Facebook对用户地理归属的错误。进而影响了美国和加拿大地区MAU和ARPU值的计算结果。在随后的Q4中Facebook也依然单独说明了这个问题。
2013年Q1的季报中这个问题被移到了风险因素(Risk Factors)中，并一直保留到现在。如果你去看2018年Q4的报告依然会找到这些错误信息。除此之外，还包含重复账户和虚假账户的信息对MAU造成的影响。
Facebook错误确实影响了数据精确性，但这对宏观层面的业务表现并没有影响。换句话说，美国和加拿大的MAU被高估了3%，但并不会影响这两个国家MAU在整体排序中的位置及ARPU值第一的重要性。数据不够精确，但是很准确。
那么既然数据错误这个问题是无法避免的，当遇到这个问题时怎么办呢？结合Facebook的处理方法以及之前的经验，我们给出两个方法：事前说明和事后补救。
事先说明事后补救
事前说明主要是对业务逻辑和衡量指标的统一。如果最基本的指标定义都不一致，那么计算方法也一定是不一致的。这样的结果就是数据错误。所以在最开始，需要先罗列出关键的指标体系，以及每个指标的定义和计算方法。在内形成共识后附在每个分析报告的后面。当然，这是对已有数据的处理方法，还有一种情况就是数据缺失，或者需要预测和推理，这时就需要用到事后补救的方法。
事后补救是针对计算逻辑中的缺失值进行估算时，写清楚现有的条件，你的假设和具体的推算方法。说的直白一点就是当你拍脑袋的时候，告诉大家你是按什么逻辑拍的。是按历史数据增长率算的，还是按行业平均增速估的。每个数值来自哪里等等。
例如，对之前文章中我们讨论的Apple App Store累计下载量进行预测。Apple官方给出的下载量数据只截止到2016年Q1的1000亿。在现有的历史数据下，我们通过回归粗略推测2016年Q2的累积下载量为1162亿。这里没有考虑到iphone销量变化对App下载的影响。
数据错误这件事对分析师来说在所难免，即使主观做到最好，客观因素也不可能面面俱到。人的行为本来就是复杂多变的，不可能用一个简单的数字来涵盖，连Facebook也无法妥善的处理好这样的问题。所以，请理解数据分析师的工作，理解这些混乱且无法改变的客观因素。力求准确，但求精确。
作者：蓝鲸来源:?http://bluewhale.cc/2019-08-05/data-analyst-what-if-your-data-is-wrong.html

❻ 16种常用的数据分析方法-生存分析

探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。

常规数据在表示时，只需要一个值，比如患者的血压，性别等数据，不是连续型就是离散型；生存数据则有两个值，第一个是生存时间，可以看做是一个连续型的变量，第二个是生存事件，可以看做是离散型的变量。

比如分析治疗后的患者生存情况，在观测期间，可以看到不同患者的存活时间，这个值就是生存时间，而有些患者可能在观察期内出现死亡，复发等情况，死亡或者复发则称之为事件。

生存分析是既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。

生存资料分析

生存分析就是针对生存资料的分析。所谓生存资料就是描述寿命或者一个发生时间的数据。更详细的说一个人的生存时间的长短与许多因素有联系的，研究因素与生存时间的联系有无及程度大小，就是生存分析。

生存资料不同于其它分析资料，有一个特殊的地方就是缺失值的处理，对于常规数据，缺失值很多时可以直接丢掉，只有少量缺失值时可以用算法进行填补，而生存数据中的缺失值则不同。

在观测期间，患者可能出现了其他的事件导致后续得不到对应的生存数据，比如患者出现意外事故身亡了，后续的生存数据就会缺失，很显然生存数据是不能用算法填补的，一定要是实际观测的结果。

但是这个数据也不能直接丢掉，因为从观测开始到患者意外身亡的这段时间内的生存数据是有意义的，在进行生存分析时，这部分数据也可以利用起来。

应用场景

生存可以指人或动物的存活（相对于死亡),可以是患者的病情正处于缓解状态（相对于再次复发或恶化），还可以是某个系统或产品正常工作（相对于失效或故障），甚至可是是客户的流失与否等。

在生存分析中，研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率。还可以描述其他一些事情发生的概率，例如产品的失效、出狱犯人第一次犯罪、失业人员第一次找到工作等等。

在某些领域的分析中，常常用追踪的方式来研究事物的发展规律，比如研究某种药物的疗效，手术后的存活时间，某件机器的使用寿命等。

在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事物发展的规律。如，了解某药物的疗效，了解手术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等等。

生存分析主要内容

生存分析的主要内容包括：

l描述生存过程，即研究生存时间的分布规律

l比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较

l分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响

l建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

生存分析主要方法

生存分析方法可以分为描述法、参数法、半参数法和非参数法。

1.描述法

根据样本观测值提供的信息，直接用公式计算出每一个时间点或每一个时间区间上的生存函数、死亡函数、风险函数等，并采用列表或绘图的形式显示生存时间的分布规律。

优点：方法简单且对数据分布无要求

缺点：不能比较两组或多组生存时间分布函数的区别，不能分析危险因素，不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

2.非参数法

估计生存函数时对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响时采用的是非参数检验方法。

常用方法：乘积极限法、寿命表法

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，对生存时间的分布没有要求。

缺点：不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

3.参数法

根据样本观测值来估计假定的分布模型中的参数，获得生存时间的概率分布模型。

生存时间经常服从的分布有：指数分布、Weibull分布、对数正态分布、对数Logistic分布、Gamma分布。

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型。

缺点：需要事先知道生存时间的分布

4.半参数法

不需要对生存时间的分布做出假定，但是却可以通过一个模型来分析生存时间的分布规律，以及危险因素对生存时间的影响，最着名的就是COX回归。

优点：可以估计生存函数，可以比较两组或多组生存分布函数。可以分析危险因素对生存时间的影响，可以建立生存时间与危险因素之间的关系模型，不需要事先知道生存时间的分布。

生存分析案例

研究性别对于肺病生存率有无区别，收集数据下列信息

time：生存时间（单位天）

status：0=存活，1=死亡

sex：1=男，2=女

  ▋  操作步骤   

1)按步骤将数据导入

2)选定寿命表分析方法

3)对各选项进行设置

其中注意状态设置：选取表示事件已发生的值

4)设置完所有选项后确认，得到结果

存活表：该表给出了男女对应时间内存活和死亡人数，并计算了存活率、风险比等统计量

中位数生存时间：即生存率为50%时，生存时间的平均水平；

由此可知：生存时间的平均水平女士高于男士

生存函数：男士较女士累计生存率下降快

❼ 数据分析师有什么劣势 如何弥补

提供业务数据分析，为销售提供各类客户画像支持，运营数据做好风控。详细的职责建议还是到专业的论坛上看看，例如：CDA数据分析师这类的平台。 CDA——数据分析师主要是在企业中扮演战略参谋的角色，对企业各类运营、销售、管理、战略等数据进行分析，可以有效的规避运营风险和提升成本利用率。数据分析师的工作就是为你所在的单位或企业做相关的数据分析工作。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 发展前景： 越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。 需要掌握的知识： 最基本的就是统计。越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

❽ 工作两年，想转行做数据分析，不知道路怎样走

转行数据分析，和一个人的岗位没有多大联系，因为说到的是“转行”，就是从一个和数据分析相关性或交集程度很弱的行业，转到数据分析这个行业。如果你一开始就是做报表分析或产品市场分析，或者电商、金融行业的市场定位以及产品的分析设计等等，本身就是和数据分析打过交道的，那这不算是转行，顶多是提升或增值自己而已。
数据分析行业，一般来说，需要学到的主要是概率统计、Excel、SQL、python基础知识、Tableau、pandas包、SPSS软件、Power BI 、matplotlib包等，如果你学生时期是学习数理统计或计算机相关专业，那么相对来说你会学得比较容易上手，比较轻松一点。但这一切都是从过去的知识背景出发，不是全部，学习数据分析，兴趣、耐心和决心相辅相成，缺一不可，很多人一开始对数据分析还是很有兴趣的，但慢慢地就觉得数字很枯燥，坚持不下来，最后就不了了之了。
所以，如果你打算转行数据分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有风险的，谁都无法预测未来会变成什么样，但有时候人是需要一些果断的（不是冲动），想好了就不犹豫。

❾ 如何摆脱宿命感并脱离宿命活出自己

宿命是无法更改的，不是说你不够努力，即使按照计划行事，总会有莫名的事情打破你的计划，当你苦恼时，却被感无奈。而有些事让你异常的顺利即使有人或事想要阻止你但是他们却对你阻拦也会被无形的力量抵消。总之宿命是是存在的，每个人都有他的宿命，路往何处走，都跟宿命有着关系。无需气馁，也别得意。你身边的人和事，跟你有着宿命的交集，无论你是穷人还是富人，以及是权贵之人，都躲不开宿命的驱使，这种力量是无形的，强大的，不论你信不信它就在你身边。