今天我们就一起来了解一下,成为数据分析师我们需要掌握的技能有哪些。
入门:掌握 Python
如果你刚接触数据分析,面对纷繁复杂的算法和工具不知所措,那么,先你需要掌握的就是 Python 语言。
除了 Python 语言之外,你还需要了解 NumPy 和 Pandas 这两个三方库。NumPy 提供的数据结构是 Python 数据分析的基础,它可以让 Python 的科学计算更加高效。Pandas 则是一个含有更高级数据结构和分析能力的工具包,它的核心数据结构是 Series 和 DataFrame。基于这两种结构,我们可以很方便地处理数据。
新手:使用 Python 工具包进行数据预处理
当你入门 Python 后,接下来就算正式进入数据预处理阶段。“数据分析”涵盖两部分:数据是基础,分析是过程,所以数据的前期准备工作也很重要。
这些工作主要包括:
数据采集
数据清洗
数据集成
数据变换
数据可视化
进阶:掌握算法,学会实战
当你掌握了数据分析中基础的操作后,接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务,数据科学家们提出了各种算法,根据用途,把它们分为四大类:
分类算法:C4.5、朴素贝叶斯、SVM、KNN、Adaboost 和 CART
聚类算法:K-Means、EM
关联分析:Apriori
连接分析:PageRank
当你掌握了多种算法之后,实际工作中还会遇到这类问题:如何选择各种分类器,到底选择哪个分类算法,是 SVM,决策树,还是 KNN?如何优化分类器的参数,以便得到更好的分类准确率?
这两个问题,是数据挖掘核心的问题。当然对于一个新的项目,我们还有其他的问题需要了解,比如掌握数据探索和数据可视化的方式,还需要对数据的完整性和质量做评估。
总之,你想要深入数据分析,算法与工具是你必须要攻克的两座大山。当然,我也希望你能认识到,工具只是帮我们实现目的,我们不可以被工具所奴役。数据分析与挖掘重要的还是思考能力,收集什么数据,用什么工具分析,分析出什么样的结果,用什么方式呈现出来,都需要大家的思考与观察。
(责任编辑:范老师)