如何自学成为数据分析师? 数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件,或者统计学知识,而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性,知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么,不能带来什么,看到一组统计检验的结果你能言说什么,不能言说什么。这一切的背后,需要一套完7a64e78988e69d8331333363396462整的「科学」逻辑框架,让你了解自己手中的工具的本质,你才能从数据中正确地发现有效的信息,而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果,这样得到分析结果不仅无用,而且有害。知道了这些后,希望成长为数据分析师,就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是数据分析师,那就分别从数据和分析两方面入手。数据当然包含了数据收集、处理、可视化等内容,每个环节对于最后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已,更重要的是你要理解数据收集(是否存在采样偏差?如何纠正或者改进?处理(是否有漏洞或异常情况没有考虑?背后的逻辑。你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么,才能正确地根据自己的目的作出选择。数据可视化更多的是一门艺术:如何把信息以最恰当的。
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