数据分析是什么？如何入门和提高？

数据分析 5个月前白菜

262 0 18

数据分析¹是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律²。

数据分析是一门实用学科，它可以应用于各个领域和行业，比如金融、电商、教育、医疗、政府、社会科学等。数据分析可以帮助我们解决实际问题，比如市场调研、用户行为分析、产品优化、风险控制、效果评估等。数据分析也可以帮助我们发现新的知识，比如趋势预测、关联挖掘、异常检测、聚类分群等。

那么，如何入门和提高数据分析呢？这里给出一个简单的学习路径，包括以下几个步骤：

学习基础知识。数据分析需要一定的数学和统计基础，比如概率论、线性代数、微积分、描述统计、推断统计等。这些知识可以帮助我们理解数据的性质和规律，以及选择合适的分析方法和模型。另外，还需要学习一些编程语言和工具，比如Excel、SQL、Python、R等。这些语言和工具可以帮助我们获取、处理、分析和可视化数据。
学习常用方法和技巧。数据分析有很多常用的方法和技巧，比如数据清洗、数据整理、数据描述、指标统计、变量选择、假设检验、相关性分析、回归分析、分类分析、聚类分析、关联规则挖掘等。这些方法和技巧可以帮助我们解决不同类型的数据问题，比如描述性问题（what）、探索性问题（why）、预测性问题（how）等。
学习实际案例和应用场景。数据分析是一门实践性很强的学科，需要通过实际案例和应用场景来锻炼自己的能力和技巧。可以从网上或书籍中找一些典型的或感兴趣的案例，比如电商用户行为分析、社交网络影响力分析、新闻舆情分析等。然后按照一个完整的数据分析流程来进行操作，包括明确目标、获取数据、清洗数据、整理数据、分析数据、可视化数据、总结建议等。
学习进阶知识和技能。当你掌握了基础知识和常用方法后，你可以根据自己的兴趣和目标，学习一些进阶知识和技能，比如机器学习³（包括监督学习、无监督学习、半监督学习等）、深度学习⁴（包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、自然语言处理⁵（包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等）、数据挖掘（包括数据预处理、特征工程、模型评估、模型优化等）等。这些知识和技能可以帮助你解决更复杂和更高级的数据问题，比如推荐系统、图像识别、语音识别、文本生成等。