数据分析是什么？零基础可以学吗？
1. 什么是数据分析？
每当我们打开一个应用程序、在超市买东西、回答调查问卷或填写验证码登录电子邮件时，我们都在创造数据，这些数据会被企业和组织收集起来。仅从这些活动就可以想象，每天都有大量数据被收集！那么，如何处理这些数据呢？而这就需要数据分析。
对于其中的大部分数据，都不会做任何处理。但是对于其中非常小的一部分数据，我们会用来做数据分析。在数据分析领域，数据分析师的目标是从大量原始数据中提取有意义的见解。通过这样做，企业和组织能够释放其预测能力，使其有能力做出明智的业务决策。通过数据分析，企业能够回答以下问题：过去发生了什么？现在发生了什么？未来可能发生什么？
2. 数据分析的类型
在分析数据时，有不同的方法来提取所需的信息，从而得出指导业务决策的见解、模式和趋势。在数据分析和数据科学中，我们主要关注以下四种方法：
描述性分析： 发生了什么？
顾名思义，这种类型的分析纯粹是描述发生了什么，并以易于理解的快照形式呈现出来。描述性数据分析利用数据聚合和数据挖掘来概述过去的行为，这通常是更深入分析的起点。
诊断性分析： 为什么会发生？
描述性分析和诊断性分析的区别在于，描述性分析旨在客观地概述所发生的事情，而诊断性分析则旨在确定这些事情发生的原因。这可以通过识别和处理数据中的异常值或异常现象来实现。
预测分析： 未来可能发生什么？
预测分析利用数据中过去的模式和趋势来估计未来结果或事件发生的可能性。为此，数据分析师将利用一组变量之间的关系设计预测模型。
例如，预测模型可以利用季节性和销售数字之间的相关性来预测一年中哪些时间段销售最好，哪些最差。根据这些信息，您可能希望创建一些营销活动，在销售较为平淡的时期促进销售，在销售旺盛的时期增加团队力量。
规范性： 什么是最佳方案？
把规范性分析看作是其他形式分析的结论：既然我们已经发现了发生了什么、为什么会发生以及未来可能会发生什么，接下来应该怎么做？
如何避免未来的问题，或者如何利用新出现的趋势？在地图和交通应用程序中，日常使用的就是描述性数据分析。以谷歌地图为例。你输入起点和终点，该应用就会为你提供到达目的地的最佳方式，无论是步行、乘坐公共交通工具、骑自行车还是开车。它还会考虑到当前的交通状况，以及所报告的安静、平坦或风景优美的路线。有了这些信息，您就可以做出最适合自己的旅行决定。
3. 数据分析过程
虽然不同类型的数据分析需要不同的方法、技能和诀窍才能获得有用的见解，但其基本流程是相同的。让我们来看看数据分析师可能遵循的流程：
第 1 步：确定问题
为了建立分析的基础，数据分析师首先需要确定目标，也就是所谓的 “问题陈述”。
首先，数据分析师可能会问：我要解决什么业务问题？通过定义这个问题，可以为整个分析设定框架。
第 2 步：收集数据
一旦分析师确定了分析目标，他们就需要设计收集适当数据的策略。
首先，他们需要确定需要哪类数据：定量（数字）数据，如销售数字；或定性（描述）数据，可能包括客户调查。您可以在此了解有关定性数据与定量数据的更多信息。
步骤 3：清理数据
数据已经收集完毕。现在怎么办？是时候清理了！在这一步中，数据分析师需要对数据进行清理，以确保数据的高质量。这一清理过程包括：
- 删除不需要的数据点
- 删除主要错误、重复数据和异常值
- 填补任何缺失的数据
- 为数据添加结构
第 4 步：分析数据
到这里数据分析师已经经过了最繁琐的步骤数据清理，现在他们已经准备好进入有趣的部分：分析！
我们已经介绍了四种数据分析类型的基础知识–描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。在这一部分，数据分析师将应用与分析类型相关的方法，以最好地 “解决 ”他们的问题陈述。
步骤 5：可视化并分享您的发现
数据已经分析完毕，见解也已收集。然而，这并不是数据分析过程的终点：数据分析师现在必须以一种清晰的方式向主要利益相关者展示他们的发现，并使其易于理解。
为此，分析师可以使用可视化软件（如 Tableau 或 Microsoft Power BI）来生成报告、仪表盘或交互式可视化。
在流程的这一阶段，数据分析师的研究结果必须尽可能清晰和透明，这样相关利益者才能做出明智的决策。您可以在我们的指南中了解有关数据可视化的更多信息。
3. 成为数据分析师需要哪些技能？
虽然成为数据分析师没有明确的职业道路，但每个进入这一领域的数据分析师都需要具备一些标准的软硬技能。这份清单绝非详尽无遗，但如果您正在考虑转行，可以将其作为一个起点。
成为数据分析师所需的硬技能
- 熟练掌握编程和查询语言，如 Python 和 SQL
- 熟练掌握商业智能和数据分析软件，包括 RapidMiner、Tableau 和 SAS。
- 扎实了解数据分析流程的每个步骤
- 扎实的数字和统计技能
正如您可能已经了解的那样，硬技能是履行职位要求所需的技术技能。它们通常可以用熟练程度来衡量–从基本熟练程度到高级专业知识。
成为数据分析师所需的软技能
- 出色的协作和沟通技能
- 注重细节
- 有条不紊的逻辑方法
- 解决问题的思维方式
与硬技能相比，软技能是无法衡量的。软技能更像是你现有个性的一部分，尽管你可能已经通过其他角色或经历掌握或完善了这些技能。
4.如何成为数据分析师？
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