数据分析师培训机构带你3分钟快速入门数据分析
随着“云计算”、“互联网”、“物联网”的快速发展，大数据也吸引了越来越多的人关注，成为社会热点之一。据统计，目前国内有90%的企业都在使用大数据，而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。
入行容易学精难，进入一个行当后想要适时提高自己的能力和薪资是每一个打工人的心愿，不少同学好奇，为什么有些数据分析师的薪资那么高，如何快速零基础入门呢？
小编将从以下几点开始表述：
数据分析是什么？
1) 数据分析发展背景
进入到 21 世纪以后，伴随着互联网的迅速发展，大数据应运而生，越来越多的数据被不断的挖掘出来，形成了“数据为王”的时代。就拿我们自己举例子，比如你的购物习惯、你的喜好等等，这些都会组成数据，对你购物习惯的分析会帮助购物平台更精准的推荐商品，这只是数据分析应用的冰山一角，它还可以应用到金融领域、交通领域、畜牧业等等。
随着数据规模越来越庞大，单靠人力重复的脑力劳动已经无法跟上行业的发展态势，人类的智慧应该更多应用于决断与选择层次，而让数据分析成为人类的一种辅助工具，可以帮助决策者更明确做出预期判断与预测，这也是促使 Python 语言快速走红的原因。
2）数据分析的目的
数据分析目的1：分类
检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。
数据分析目的2：预测
预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。
数据分析目的3：关联规则和推荐系统
关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。
在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。
数据分析目的4：预测分析
预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。
数据分析目标5：数据缩减和降维
当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。
数据分析目的6：数据探索和可视化
数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。
数据分析目的7：有监督学习和无监督学习
监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。 。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。
为什么要学习数据分析
1.数据分析现在是顶级组织的优先事项
随着市场竞争的加剧，顶级组织正在转向数据分析，以确定其服务和产品的新市场机会。目前，77%的顶级组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。
2.增加就业机会
随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果您查看所有主要的就业机会平台，您将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。这为这一-领域的个人创造了巨大的就业机会。
3.增加数据分析专业人员的工资
随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。随着越来越多的公司意识到这些专业人员对组织的重要性，这一趋势在全球显而易见。
4.大数据分析无处不在
正如现在在当今工作场所使用计算机一样，使用故据分析专业人士来促进增长是缓慢的。DataAnalytics几乎没有任何部门保持不变。
数据分析师必备技能
统计分析：大数据定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测；
可视化辅助工具：excel、BI工具、python
大数据处理框架：Hadoop、storm、spark
数据库：SQL、MySql、DB
数据仓库：SSIS、SSAS
数据挖掘工具：Matlab、R语言、python
人工智能：机器学习
挖掘算法：数据结构、一致性
编程语言：JAVA、python
数据分析行业发展状况
下面通过城市、薪酬、学历、行业领域、公司规模、工作经验等这六个维度对数据分析师的就业情况及行业发展进行客观分析。
1、城市分析
数据分析师现在还是在一线城市较为吃香，但是相信在后几年随着这个行业的持续发展，二三线城市会成为下一个人才缺口。
从图中可以看到，北上广深对于数据分析的人才缺口还是很大的其中北京尤为明显，上海作为经济中心，从事金融等行业的公司较多，数据分析也成为了一个必不可少的职位。
除了超一线城市，成都南京武汉等新一线城市近两年来对数据分析人员的需求量也在提高。
2、薪酬分析
由图可见，工资最高的是在深圳，达到了快80K，而平均数值比较高的是北京达到了15K左右，基本上北上广深的都能保持在10K之上。
大城市的机遇和薪资普遍都比较高，所能够从事的行业选择也较多，所以可能存在薪资层次不齐的情况，如果想要在数据分析岗位上长期发展，小编还是建议初期选择大城市为主。
3、学历分析
从图中我们可以看出，从事数据分析师的本科的人数最多，其次是大专，很多公司对于招聘要求也是本科起步。
相对而言，除了博士的薪资有一个较高的涨幅外
硕士生和本科生的薪资差别并不是很大，大多数数据分析师岗位更加注重实践能力。
4、行业领域分析
行业领域可以分为互联网金融行业、第二类行业、其他行业。
互联网金融行业为数据分析师存在最多的行业，缺少大量人才。
数据服务、O2O生活服务、电子商务公司、社交网络公司为第二大行业 。
医疗、物流、文化娱乐、 企业服务、旅游、游戏等行业作为数据分析师存在较少的其他行业
数据分析师岗位主要集中于移动互联网、金融、电商等领域，其中社交网络和硬件平均薪酬领先，各行业的数据分析师平均薪酬基本都在10k以上。
5、公司规模分析
需要数据分析师岗位的公司基本上规模不会低于500人，这一点可以向我们证明，越大的企业对于数据分析师的需求越大。
同时如果能够选择公司，小编尽量还是推荐大家去一些大规模的公司，这样对你的职业的长久发展有一定的帮助。
大规模的公司主要集中于北上广深，其中所属行业主要是移动互联网、金融和电子商务，初期选择建议从金融、电商等行业入门。
数据分析岗位从招聘信息上看，对从业人员的经验要求并不是特别的高，总体上对经验要求在1-3年 和3-5年需求占据大部分，对于应届毕业生的需要较低，主要因为实际工作需要结合相应工作技能，这部分是应届毕业生所欠缺的。薪酬也随着工作年限的提升逐步上升，10年以上的从业人员基本可以拿到30K的月薪，有很大发展空间。
相信读到这里小伙伴对数据分析已经有了一定的了解，希望大家都能快速学会本领，获取一份满意的工作。
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