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數據分析師需要三個方面的能力:技術、數據分析方法和行業知識

對于很多想要從事互聯網數據分析的人來說,一大難點就是如何準備行業知識。一方面很少有學校設置像“互聯網數據分析”這樣的專業,即使有的學校有諸如 digital marketing 類似的專業,跟公司做的也還是差別不小。

另一方面還有很多人想從別的行業跳到互聯網行業,像 Facebook analytics data scientist 就有很大一部分以前是做金融、咨詢之類的。

不管是剛畢業的,還是之前從事別的行業想要轉到互聯網行業的人來說,如果能順利搞定面試中的案例分析 (case analysis),基本就成功了一大半。以 Facebook analytics data scientist 的工作要求為例,基本上一半的要求是跟 technical 相關,例如 SQL 等,另一半則主要跟產品相關,考察的是產品思維 (product sense) 和案例分析的能力,此外還有少數的統計、數學、概率等。面試中產品思維、案例分析相關更是占據半壁江山。

不同行業不同公司要求會很不一樣,比如說銀行做數據分析、建模會要求 SAS/SQL,而互聯網行業數據分析只要會 SQL 就可以了。再比如說小公司可能會要求還會 R/Python 什么的,但是稍微中型一點的公司比如說 Facebook 只需要會 SQL 就行了。乍一看有點奇怪,但其實也不奇怪,因為大一點的公司基礎設施 (infra) 做得好,很多事情比如說 A/B test 這種都自動化了,不需要專門寫代碼。

接下來的內容都搞照中型以上互聯網公司為例。

數據分析師需要三個方面的能力:技術(編程),數據分析方法,行業知識。

1. 技術

技術方面就是 SQL,20 個小時,假設文科生,同時對自己要求高一點,最多 80 個小時可以搞定了。

按照這個學習SQL 教程_w3cschool

http://www.w3schools.com/sql/default.asp

重點需要注意的:where / group by / order by / left join / right join / inner join / null / not null / having / distinct / like / union / avg / sum / min / max

學完之后再搜索一下 "SQL hardest questions", 做做練習。

當然除了 SQL 之外,Excel 也是要會一點的。不過 Excel 這玩意兒基本多少都會那么些吧,比如說做個圖,算算總合、平均之類的,稍微復雜點的數據透視表 (pivot) 就夠了。話說我第一份工作的時候連數據透視表都不會,所以說如果你不會這個,那也沒關系。

如果 SQL 上手比較快,時間充裕,那就練練 Tableau, 主要目的是看看都有什么樣的圖表,感受一下各自適用什么樣的場景。具體怎么做圖不是非常重要,真要用的時候搜索一下現學就好了。Tableau 很貴,所以下個試用版的就可以了,然后試用期學點最基本的就可以了。

這一共就假設用了 80 個小時吧,那么 8 天過去了(沒算錯,都要速成了,那還不每天學習 10 個小時)。

2. 數據分析方法

學習數據分析的一些書籍

Case in point. 經典的管理咨詢的書,哪個版本的都無所謂了,印象中大概看了一半左右。好像是因為懶,所以沒看完,也因為套路都是類似的,看一半也就差不多可以了。 -- 5 天

Introduction to Probability Models by Sheldon M. Ross. 應該是出到第 11 版了,但內容應該區別不大,看第一章就可以了,需要搞清楚條件概率,這個概念還是有點重要的。-- 4 天

然后再找本統計基礎的書(隨便哪本教科書都差不多,實在不行的話把 wiki 上統計長條目下的多看幾遍也可以),不要太糾結于理論、證明,時刻記住你要能把這些概念解釋給不懂統計的人聽,解釋不清楚的東西你也不用搞清楚。搞清楚幾種常見的分布,假設檢驗,假陽性,假陰性,區別估算,顯著性差異,p-value,平均值,中位數,p1/p25/p50/p75/p99,相關性,因果性,幸存者偏差,大數定律,80/20。-- 10 天

Thinking, Fast and Slow. 當科普書看看就好,如果看不下去的話那就看《牛奶可樂經濟學》。-- 2 天

3. 行業知識

很不幸,這一部分就真的沒有什么書可以看的了,基本都靠搜索,總結,思考,再搜索,總結,思考……

如果平時對互聯網、科技行業相對比較關注,這一部分會上手很快,了解一些基本概念,試用一些產品,基本上 20 天肯定可以了。

基本上把這些搞清楚,也差不多可以入門了吧。

看,加起來正好 49 天,7 周速成班,你要不要試試?

數據分析入門并不難,難的是之后的積累才是重點,如何在實際工作、項目中真正發揮數據分析的作用,產生價值。

就我個人來說之前在信用卡行業做了兩年多,然后轉到互聯網行業的數據分析,現在又做了半年多,感覺自己除了入門啥都不懂,每到周五下午都很開心,不是因為到周末了,而是因為又一周過去了,而我還沒有被走人。

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www.mbqsfn.live

作者: 時間:2019-12-06 閱讀:37 分享到:
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