2021-01-04 16:56:30 阅读(168)
对于数据分析来说,最难的不是EXCEL技能,不是SPS和R语言,也不是SQL技术,而是思考!小编认为,优秀的数据分析师必须具备三个特点:精于数据,善于思考,理解业务;什么是思考?如何培养思维?下面,小编精心准备了第四节课,送给我永不放弃的小伙伴们。整个系列目录如下:今天是本系列文章的最后一篇文章——Part4反馈[序列丢弃的“后”数据]对于大多数“理工科男”学科的数据分析师来说,在制作了数据报告后,用outlok发送,就意味着这项分析工作的完成。但是,我们辛辛苦苦做出来的数据,别人能接受吗?接受了50%,还是80%?看完数据后,有没有希望引起他们其他方面的联想和疑问对下一次数据分析有修正作用?、数据分析不是大脑的急转弯。在开始分析之前,学会提问,找到正确的动机,确定目标;2、数据分析不能满口跑火车。要切中要害,具备快速抓住核心问题的能力;三、数据分析的结论是指导操作。事实上,分析方法非常简单,三种方法就足够了:比较、分类、细分;4、数据分析师不能丢弃分析“后”数据。语言和文本也是数据。我们应该注意反馈,收集语言数据;回顾这四节课。[迂回][反馈]是教我们如何处理语言数据。[测量][分析]是教我们如何处理数字数据。将四个主题串成一条线是整个数据分析的完整思维模式。数据操作 |数据分析思维(1)-迂回数据操作|数据分析思维(2)-测量数据操作|数据分析思维(3)-数据分析操作|数据分析思维(4)-反馈
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