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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