数据分析师算法

A. 数据分析方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

3、相关分析(Correlation Analysis)

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

4、对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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B. 做一名大数据分析师需要掌握哪些技能

目前，无论是企业还是个人生活工作，都十分需要重视数据分析工作。毕竟，数据分析有助于企业和个人更好地发展。为了能够做好数据分析工作，有必要了解数据分析的方法，以及有什么技巧？常用的数据分析方法大概有以下几种：

1、可视化分析

大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户。因此，大数据分析最基础的要求就是做到可视化分析，因为可视化分析能直观地呈现大数据的特征，同时也便于读者理解。接受它就像看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式类型，科学地呈现出数据本身的特征。只有全世界统计学家认可的统计方法才能渗透到数据中。在里面，发掘公认的价值。另一方面，也正是因为有了这些数据挖掘算法，才能更快地处理大数据。

3、预测分析能力

大数据分析最重要的应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘特征，科学地建立模型，然后通过模型引入新数据来预测未来数据。

4、语义引擎

大数据分析广泛用于网络数据挖掘。可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入的语义分析来判断用户需求，从而达到更好的用户体验和广告匹配。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理方法。高质量的数据来源和有效的数据管理可以保证分析结果的真实性和价值最大化，无论是在学术研究还是商业应用中。

总之，大数据分析的基础就是以上五个方面。当然，如果我们深入学习大数据分析，还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。这些随着工作岗位的细分，也是需要我们去了解和掌握的！

C. 常用的数据分析技术有哪些

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

D. 想做数据分析师要学什么

数据分析师要学什么？需要掌握哪些知识？如果想做数据分析师，报考哪一专业比较好？我为大家整理了相关内容如下，请大家随我一同查看下面的内容，了解数据分析师的相关信息。

数据分析师要学什么

数据分析师要学习数学知识、编程语言，能够熟练使用分析工具，有较强的业务理解能力、逻辑思维、协调共同能力和学习能力，能够做到数据可视化。

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用。总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

想做数据分析师报什么专业好

想做数据分析师，报考统计学专业、信息管理与信息统计、应用数学、经济学、社会学、营销学、财务管理等专业都比较适合。

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。可以说，数据分析是统计学的应用，掌握统计学是数据分析师的基本功。

信息管理与信息统计专业涉及到的知识领域很广，主要是通过学习计算机技术和管理学，竞争情报等学科知识，通过计算机技术对海量的数据进行收集和信息处理，使之成为有用的信息，然后通过科学的统计学原理对信息的过滤和分析进而形成知识，最终目的就是运用所获取的知识来做出正确的决策。可以说信管专业非常对口数据分析师职位。

数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底，所以应用数学专业的学生也比较适合这份工作。

经济学专业需要学习经济学基本理论和相关的基础专业知识，了解市场经济的运行机制，经济学的学术动态；具有运用数量分析方法和现代技术手段进行社会经济调查、经济分析和实际操作的能力。这一专业对口的数据分析师职位有政府综合经济管理部门、大中型企业的战略规划和分析助理岗位、金融机构的研究助理岗位、咨询机构的助理咨询师岗位等。

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销，具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。

数据分析工作是多门专业在企业决策中的综合应用，依靠某一门相关专业，可以敲开数据分析师的职业之门，但要成为优秀的数据分析师，则需要长期的学习和积淀，做到多门专业的融会贯通。

E. 如何快速成为数据分析师

1、技能一：理解数据库。

还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。

2、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。

3、技能三：懂设计

说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。

4、技能四：几项专业技能

统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。
另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。

5、技能五：提升个人能力。

有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。

6、技能六：随时贴近数据文化

拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？

拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

(5)数据分析师算法扩展阅读：

企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：

• SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

• 会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

• 会用脚本语言进行数据分析，Python or R

• 有获取外部数据的能力，如爬虫

• 会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

• 熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主