数据分析思维之术
项目实战
数据分析(业务分析)
从数据分析的角度去思考:我们要做的是,分析数据(利用前人先辈的算法模型)找到有价值的数据规律,实现自动化管理数据,让数据被我们控制,反之,我们控制不了的数据就是垃圾数据。
数据处理
数据挖掘
数据可视化
结合最初的业务需求和数据可视化的结果来制定具体的营销方案
项目出现的经典问题:
面对一个具体项目的时候,有一堆数据不知道如何处理?
从数据分析的角度去思考:我们要做的是,分析数据(利用前人先辈的算法模型)找到有价值的数据规律,实现自动化管理数据,让数据被我们控制,反之,我们控制不了的数据就是垃圾数据。
特征方程找不准怎么办?(在看了很多技术博客之后也找不着)
积累大牛调试的经验,很多时候调参数的时间,比写代码的时间还要长。
机器输出模型把控不好怎么办?
利用伪代码的方式,将流程图画出来,一个一个模型的试,看训练结果的好坏,再决定用哪个模型?
从事金融数据分析的,但是公司的平台支持不了hadoop
程序员对数据的敏感度较低
接触过Tableau的白领,除了在年终汇报的时候用到,并且得到了事业部领导的认可,但在实际开发的过程中,并为使用到。
转方向做数据挖掘,但是没有多少项目经验,该怎么办?
增加项目经验,做老师的项目专题,并且写项目总结,思维总结,用自己的语言写出来作为项目经验,可以尝试做Kaggle的项目,作为项目背景,写项目总结,作为项目经验。
游戏行业开发者,消费,充值,游戏行为,找到联系,改进玩家体验,增加运营收入。但是变量众多?
(观察)观察数据指标,相关性,相关性的指标是否可以用另一个指标来代替,可以进行指标的降维
(经验)关键性指标,比如累计消费金额,活跃时间,这个行业比较关注的
(试)用部分的数据来试一下模型 把不同的变量组合实验,把结果记录下来
物流IT 货量的预测 线路的优化
预测就是涉及机器学习
理论思维
规律亘古不变
(数据处理):从数据分析的角度去思考:我们要做的是,分析数据(利用前人先辈的算法模型)找到有价值的数据规律,实现自动化管理数据,让数据被我们控制,反之,我们控制不了的数据就是垃圾数据。
学习方法:
做一个思维导图,提纲挈领。
实战检验
算法即工具
算法由数学原理而来,形成的理论模型,模型具有自己的特点和使用范围,总的来说,就是一个工具
商业角度
高频使用的,离钱更近的角度,决策价值更大的地方,需要我们的思维和建模的能力。
战略的理解
战+略
战就是在哪里竞争,略就是如何制胜
数据分析的缺点是什么
要求数据量大,数据思维不是万能的,是看待世界的一种维度。简单的来说就是找规律,通过规律实现自动化模型,很难预测奇异点。
我大脑的思维
去思考控制前2个思维
去思考看待别人的思维来填充自己前2个思维
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