近来有一些小伙伴咨询数据分析相关的一些知识内容 我收集了一些相关信息 在这里简单做一些分享和介绍，后续有相关的内容我也会持续的更新！感谢大家的支持与陪伴！
拆解问题一个原则四类方法
数据分析工程技术
数据分析四种类型 六个方向 + 分析师层级
万能问题确认公式
数据分析认知知识点
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数据自身三大属性
- 客观
- 量化
- 机器可处理
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数据建设的七个层级
- 凭感觉
- 看数字
- 用表格
- 搭系统
- 建数仓
- 中心化
- 智能化
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数据分析实际价值
- 个人价值
- 效率提升
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公司价值
- 映射现状，及时反馈
- 统一认知，加强协作
- 算法基础，自动生产
- 时代价值
- 数据是一切科学研究的基础
- 个人价值
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数据分析的实现原理
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数据分析解决问题的原理
- 业务中的数据分析是为了更好的解决现实问题
- 传统：问题发生------结合现实------逻辑推理------得出结论
- 数据：问题发生------结合现实------数据映射------量化分析------得出结论
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数据分析实现的具体流程
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定义问题
- 明确范围
- 拆解问题
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准备数据
- 获取数据
- 清洗数据
- 处理数据
- 验证数据
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分析数据
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分析的目的
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业务分析：关注数据与业务的关联性、映射关系和可解释性
- 常规计算
- 数据可视化
- 归纳/演绎
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建模分析：关注数据的整体特征（特征决定上限，模型调参无限趋近于上限）
- 机器学习建模
- 深度学习挖掘
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分析的种类
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计算型分析
- 统计学
- 机器学习
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逻辑型分析
- 归纳/演绎
- 思维模型
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得出结论
- 假设性结论
- 初步传递结论
- 得到新的反馈
- 验证/推翻结论
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应用数据
- 策略+实施：业务解决问题
- 监控+预警：自动发现问题
- 算法+部署：自动解决问题
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数据分析实现所需的技术
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埋点采集
- （1）传感器
- （2）系统日志采集方法
- （3）Web爬虫
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传输存储
- 传输
- 借助网络
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存储
- 借助数据库技术
- 研究如何组织和存储数据。如何高效的获取和处理数据
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存储是一门大学问
- 速度
- 准确性
- 最大规模
- 数据种类
- 传输
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提取回流
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提取
- 查询
- 导出
- 回流
- 数据被操作过后，怎么回到数据库，继续参与生产和建模
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清洗处理
- 清晰
- 符合数据标准
- 处理
- 符合实际需求
- 清晰
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连接导入
- 怎么对接到不同的工具和软件，涉及到各种中间键和协议
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分析建模
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分析
- 计算
- 图表
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建模
- 机器学习
- 深度学习
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部署应用
- BI监控
- 算法平台
- 先知
- 工程开发
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- 数据分析的职业发展
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三个层级（四种类型六个方向分析师层级图）
- 接需求 = 工具人
- 即插即用，把工具练到极致
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背指标 = 对业务负责的分析师
- 不对业务结果负责的分析本质上没有任何意义
- 想要做好分析师就要深入业务场景，对业务负责
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做研究 = 数据科学家
- 研究准确率更高的算法框架
- 提供效率更好性能更好的数据技术
- 接需求 = 工具人
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