你是否在学习数据分析过程中遇到相同的困惑?
学习数据分析并不是一蹴而就的、简单的事情,而是一个不断学习、不断深化认识的过程。只有通过工作中的实际案例,才真正找到了通往数据分析殿堂的大门。
在这个过程中有很多人走了不少弯路,现在想想,其实就是学习不得其法所造成的,主要有以下几个原因:
1、纯粹的算法原理详解。 一些课程和图书是从技术角度讲解数据分析技术的,很少与实际的业务场景相结合,再加上艰深的数学概念、令人头痛的严密的数学推理,即便你学完了可能仍然云里雾里:我知道有这么一个算法,但是该怎么运用到实际工作中呢?
2、缺乏对数据分析全流程的讲解。 数据分析应该有一套完整的方法论来支撑,然而大多数资料只是在技术方面进行了详细地讲解,而忽略了方法论,以至于你在很长一段时间内难以对数据挖掘建立一个合理、全貌上的认知。
3、没有接触过,却突然接到数据分析项目。 越来越多的公司或部门,期望能够通过数据分析技术来解决一些业务问题,数据分析师等部分数据相关从业者,会因此突然接到数据挖掘项目,但没有学习过这方面内容的他们往往不知从何入手。
没有接触过完整的数据分析项目。 有一些同学,虽然身处数据分析相关部门,也在做相关的事情,却只接触过其中一个环节,从来没有窥探过数据分析的全貌,对整个流程没有系统性的认识,影响了面试和上升的机会。
4、目标效果不好,不知如何处理。 有些与数据打交道的人,如数据挖掘工程师、数据分析师等,已经开始行动,在自己的工作中尝试使用数据分析的方法来解决业务问题,却发现巨大挑战不在于算法本身,而是数据如何清洗、特征如何设计、效果如何优化,这些与业务极度相关的问题。
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