數據分析師演算法

A. 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。

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B. 做一名大數據分析師需要掌握哪些技能

目前，無論是企業還是個人生活工作，都十分需要重視數據分析工作。畢竟，數據分析有助於企業和個人更好地發展。為了能夠做好數據分析工作，有必要了解數據分析的方法，以及有什麼技巧？常用的數據分析方法大概有以下幾種：

1、可視化分析

大數據分析的用戶包括大數據分析專家和普通用戶。因此，大數據分析最基礎的要求就是做到可視化分析，因為可視化分析能直觀地呈現大數據的特徵，同時也便於讀者理解。接受它就像看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心是數據挖掘演算法。各種數據挖掘演算法基於不同的數據類型和格式類型，科學地呈現出數據本身的特徵。只有全世界統計學家認可的統計方法才能滲透到數據中。在裡面，發掘公認的價值。另一方面，也正是因為有了這些數據挖掘演算法，才能更快地處理大數據。

3、預測分析能力

大數據分析最重要的應用領域之一是預測分析，從大數據中挖掘特徵，科學地建立模型，然後通過模型引入新數據來預測未來數據。

4、語義引擎

大數據分析廣泛用於網路數據挖掘。可以從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞或其他輸入的語義分析來判斷用戶需求，從而達到更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理方法。高質量的數據來源和有效的數據管理可以保證分析結果的真實性和價值最大化，無論是在學術研究還是商業應用中。

總之，大數據分析的基礎就是以上五個方面。當然，如果我們深入學習大數據分析，還有很多更有特色、更深入、更專業的大數據分析方法。這些隨著工作崗位的細分，也是需要我們去了解和掌握的！

C. 常用的數據分析技術有哪些

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

D. 想做數據分析師要學什麼

數據分析師要學什麼？需要掌握哪些知識？如果想做數據分析師，報考哪一專業比較好？我為大家整理了相關內容如下，請大家隨我一同查看下面的內容，了解數據分析師的相關信息。

數據分析師要學什麼

數據分析師要學習數學知識、編程語言，能夠熟練使用分析工具，有較強的業務理解能力、邏輯思維、協調共同能力和學習能力，能夠做到數據可視化。

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。所以數據分析並非一定要數學能力非常好才能學習，只要看你想往哪個方向發展，數據分析也有偏「文」的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發展。

對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用。總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

想做數據分析師報什麼專業好

想做數據分析師，報考統計學專業、信息管理與信息統計、應用數學、經濟學、社會學、營銷學、財務管理等專業都比較適合。

統計學貫穿數據分析的全過程，沒有統計學基礎，很難有專業的數據分析。數據分析的各個步驟，都要用到統計學的知識。可以說，數據分析是統計學的應用，掌握統計學是數據分析師的基本功。

信息管理與信息統計專業涉及到的知識領域很廣，主要是通過學習計算機技術和管理學，競爭情報等學科知識，通過計算機技術對海量的數據進行收集和信息處理，使之成為有用的信息，然後通過科學的統計學原理對信息的過濾和分析進而形成知識，最終目的就是運用所獲取的知識來做出正確的決策。可以說信管專業非常對口數據分析師職位。

數據分析師需要有專業的數學功底和嚴密的邏輯思維，而嚴密的邏輯思維則來源於扎實的數學功底，所以應用數學專業的學生也比較適合這份工作。

經濟學專業需要學習經濟學基本理論和相關的基礎專業知識，了解市場經濟的運行機制，經濟學的學術動態；具有運用數量分析方法和現代技術手段進行社會經濟調查、經濟分析和實際操作的能力。這一專業對口的數據分析師職位有政府綜合經濟管理部門、大中型企業的戰略規劃和分析助理崗位、金融機構的研究助理崗位、咨詢機構的助理咨詢師崗位等。

數據分析師常要為企業的營銷決策提供支持，這就要求懂營銷，具有營銷背景的數據分析師思路會更清晰、更開闊。

數據分析工作是多門專業在企業決策中的綜合應用，依靠某一門相關專業，可以敲開數據分析師的職業之門，但要成為優秀的數據分析師，則需要長期的學習和積淀，做到多門專業的融會貫通。

E. 如何快速成為數據分析師

1、技能一：理解資料庫。

還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫 來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。

2、技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。

數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。

3、技能三：懂設計

說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。

4、技能四：幾項專業技能

統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。
另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。

5、技能五：提升個人能力。

有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。

6、技能六：隨時貼近數據文化

擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？

擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

(5)數據分析師演算法擴展閱讀：

企業對數據分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：

• SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理

• 會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示

• 會用腳本語言進行數據分析，Python or R

• 有獲取外部數據的能力，如爬蟲

• 會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告

• 熟悉常用的數據挖掘演算法：以回歸分析為主