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编程问答

数据分析即未来

發(fā)布時間:2025/3/15 编程问答 22 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 数据分析即未来 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

導(dǎo)讀:今天分享一篇我的讀書筆記,其中包括我的一些個人思考,文章內(nèi)容比較長,推薦對數(shù)據(jù)分析感興趣的朋友認(rèn)真閱讀,因為認(rèn)真閱讀才會更有收獲。

作者 / 來源:林驥(ID:linjiwx)

00 前言

《數(shù)據(jù)分析即未來》這本書的作者格雷戈里·納爾遜,是美國 ThotWave 的創(chuàng)始人和 CEO,國際分析研究所的專家,他在數(shù)據(jù)科學(xué)、知識管理和商業(yè)分析方面有著豐富的經(jīng)驗和深入的研究,發(fā)表了 200 多篇論文和出版物。

這本書出版于 2020 年 6 月,主要圍繞數(shù)據(jù)分析的流程,講述了企業(yè)全生命周期的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用之道和管理指南。

數(shù)據(jù)分析的核心工作,是把數(shù)據(jù)變成有價值信息的過程,從簡單的統(tǒng)計報表和數(shù)據(jù)探索,知道數(shù)據(jù)指標(biāo)和關(guān)鍵因素「是什么」,到具體原因的分析,知道數(shù)據(jù)背后的原因是「為什么」,再到預(yù)警、預(yù)測和優(yōu)化的分析,知道下一步應(yīng)該「怎么辦」,從而能夠主動做出更加科學(xué)的決策。

要成為一名高水平的數(shù)據(jù)分析師,需要同時具備「懂業(yè)務(wù)、懂?dāng)?shù)據(jù)、懂分析」三個條件,既要有扎實的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)分析等基礎(chǔ)能力,又要熟悉業(yè)務(wù)場景和流程,還要有很強(qiáng)的實踐能力、創(chuàng)新能力、溝通表達(dá)能力和團(tuán)隊合作意識。

業(yè)界經(jīng)驗顯示,培養(yǎng)一個高水平的數(shù)據(jù)分析師,平均需要 9 年以上的數(shù)據(jù)分析實踐經(jīng)驗,并且要持續(xù)學(xué)習(xí)新的專業(yè)技能和業(yè)務(wù)相關(guān)知識,才能應(yīng)對快速變化的業(yè)務(wù)環(huán)境。

在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)分析不僅對企業(yè)至關(guān)重要,對個人也非常重要。我認(rèn)為每個人無論從事什么職業(yè),都應(yīng)該具備一些數(shù)據(jù)分析能力,因為數(shù)據(jù)分析能夠幫助個人獲得更快的成長。

比如,我制作的「數(shù)據(jù)賦能系統(tǒng)」,其實也是數(shù)據(jù)分析的一種應(yīng)用,運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的思維和工具,幫助自己和他人掌控時間、情緒和習(xí)慣,從而加速個人的成長。

作為數(shù)據(jù)分析部門的管理者,對于如何培養(yǎng)和留住優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析人才,一直是我比較頭疼的問題。我鼓勵數(shù)據(jù)分析師「貼近業(yè)務(wù)、靠近數(shù)據(jù)、彼此接近」,幫助他們獲得成長,發(fā)揮自己的潛能,努力滿足業(yè)務(wù)的需求,解決業(yè)務(wù)的痛點和難點問題,為業(yè)務(wù)創(chuàng)造更大的價值。

想方設(shè)法讓數(shù)據(jù)分析嵌入到業(yè)務(wù)流程中去,避免業(yè)務(wù)部門與數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊之間互相埋怨,產(chǎn)生隔閡,這樣才能讓數(shù)據(jù)分析發(fā)揮出更大的價值。

我們身處一個數(shù)據(jù)非常豐富的時代,但真正對自己有效的信息其實是比較匱乏的,因為數(shù)據(jù)的噪音太多。所以,需要建立一套比較規(guī)范的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用的管理流程,有效地通過數(shù)據(jù)做出科學(xué)的決策。

過去,人們對數(shù)據(jù)分析的理解和應(yīng)用,往往停留在一些方法論和技術(shù)工具的操作層面,比如 Excel、SQL、Python 等技術(shù)的具體實現(xiàn)方法。然而,很少有人涉及分析思維模型的開發(fā)和應(yīng)用。

未來,我預(yù)計會有越來越多的人認(rèn)識到數(shù)據(jù)的價值,看到數(shù)據(jù)分析的光明前景。希望有越來越多的人能夠用數(shù)據(jù)分析的思維模型來武裝自己的大腦,從而做出更加明智的決策。

01 分析概覽

數(shù)據(jù)是真實世界中所發(fā)生事情的記錄或「模型」,它幾乎無處不在,從使用手機(jī),到健康記錄,再到購物歷史,我們很難想象,一個沒有數(shù)據(jù)的生活將會變成什么樣?

我們不僅是數(shù)據(jù)的制造者,也是數(shù)據(jù)的消費(fèi)者。

比如,我記錄自己的時間、情緒和習(xí)慣,就生成了相應(yīng)的數(shù)據(jù),然后就可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找到數(shù)據(jù)背后隱藏的信息,從而做出更好的決策,完成一個從制作數(shù)據(jù)到消費(fèi)數(shù)據(jù)的閉環(huán)。

數(shù)據(jù)分析是用知識創(chuàng)造價值的過程,從分析概念,到分析實踐,再到分析成果,數(shù)據(jù)分析的真正作用是形成可行動的洞察力,從而幫助我們做出科學(xué)的決策。

數(shù)據(jù)分析的目的是為了洞察過去的規(guī)律,運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的思維,結(jié)合對業(yè)務(wù)的理解,通過數(shù)據(jù)分析的方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法,預(yù)測未來的趨勢,從而幫助我們做出正確的決策,采取適當(dāng)?shù)男袆印?/p>

02 分析人才

數(shù)據(jù)分析是一個從是什么,到為什么,再到怎么做的過程,需要不斷學(xué)習(xí),形成 PDCA 循環(huán),從而優(yōu)化決策的過程。

數(shù)據(jù)分析的技能非常龐雜,沒有任何人能精通一切分析技能,但人人都可以學(xué)習(xí)一些簡單實用的分析技能,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的能力,幫助自己做出更好的決策。

衡量數(shù)據(jù)分析人才,主要包括 4 項能力:技術(shù)(如Excel、SQL、Python等)、業(yè)務(wù)(運(yùn)營、流程、專業(yè)等)、方法(統(tǒng)計、A/B測試、質(zhì)量提升等)、軟技能(溝通表達(dá)、分析思維、寫作、管理等),其中非技術(shù)方面的能力更重要,特別是解決實際問題的能力。

人都是不完美的,研究表明,記憶常常不能真實反映現(xiàn)實,所以及時記錄真實的數(shù)據(jù),這對于后續(xù)的分析非常重要。

一個優(yōu)秀的分析人才,需要通過不斷學(xué)習(xí)實踐系統(tǒng)性思維和批評性思維,養(yǎng)成質(zhì)疑、勤練、反思的習(xí)慣。

03 組織背景

數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)就像一個燈塔,指引著前進(jìn)的方向。分析在組織中的作用通常包括:滿足領(lǐng)導(dǎo)者的信息需求,通過分析獲得競爭優(yōu)勢,利用數(shù)據(jù)支持決策。

愿景像藍(lán)圖,知道未來的樣子。戰(zhàn)略是行動方案,需要做出權(quán)衡,知道將做什么和不做什么。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,常見的組織架構(gòu)包括:集中式、分散式、卓越中心式等,不同的組織架構(gòu)有不同的優(yōu)點和缺點,但無論如何,分析師都必須與各部門保持深入的聯(lián)系,以便充分了解他們的需求。

▲集中式

▲分散式

▲卓越中心式

很多公司采用卓越中心式的組織架構(gòu),把集中式與分散式相結(jié)合,總部構(gòu)建一個集中的分析職能,擁有全局視角看問題的能力,負(fù)責(zé)培訓(xùn)、知識管理、流程制定等工作,而其他分析師分布在各業(yè)務(wù)部門。

多花點時間與業(yè)務(wù)部門在一起,這是非常有必要的。大約花 20% 的時間和業(yè)務(wù)部門在一起,以便更加熟悉業(yè)務(wù)的背景等情況,讓自己和做出來的數(shù)據(jù)分析成果更接地氣,更有價值。

04 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

無論是解決問題、做出決策,還是抓住機(jī)會、抵御風(fēng)險,都需要基于事實、依賴數(shù)據(jù),并以此分析研究可行的方案。

數(shù)據(jù)戰(zhàn)略作為指導(dǎo)方針,告訴我們應(yīng)該如何收集、管理、使用、治理哪些數(shù)據(jù),需要與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密聯(lián)系。

戰(zhàn)略目標(biāo)是未來 5 年的行動方向,一定要非常清晰,明確范圍的邊界,發(fā)揮獨特的優(yōu)勢。

對于數(shù)據(jù)分析師來說,優(yōu)勢包括分析的復(fù)雜度、廣度、深度和速度,等等。

實施數(shù)據(jù)戰(zhàn)略包括 6 個階段:①規(guī)劃戰(zhàn)略、②創(chuàng)建路線圖、③協(xié)調(diào)組織、④執(zhí)行計劃、⑤監(jiān)控學(xué)習(xí)、⑥測試適應(yīng)。

我們可以從重要性、緊迫性、復(fù)雜度(深度)、應(yīng)用范圍(寬度)的維度,來綜合評估數(shù)據(jù)分析的成熟度。

一個成熟的分析平臺和架構(gòu),通常能夠權(quán)衡任務(wù)的重要性和緊迫性,在適當(dāng)?shù)姆秶鷥?nèi),處理一些比較復(fù)雜的問題,提供一致的、可靠的和有價值的數(shù)據(jù)流。

正如 Michael Li 所說:復(fù)用性、一致性和可生產(chǎn)性,使得數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于數(shù)據(jù)科學(xué)本身。

05 生命周期

分析生命周期包括 6 個環(huán)節(jié):①定義問題、②識別問題、③探索問題、④分析問題、⑤成果展示、⑥項目實施。

我們關(guān)注的重點,通常是解決問題的速度和可解釋的價值。

分析的實踐領(lǐng)域有很多,包括分析模型開發(fā)和成果應(yīng)用,比如:使用包括數(shù)據(jù)可視化、描述性和推斷性統(tǒng)計分析以及高級分析等技術(shù),通過用數(shù)據(jù)講故事的方法,解決現(xiàn)有的問題或預(yù)測未來,以及將分析成果應(yīng)用到業(yè)務(wù)處理流程中去。

按照投入時間的多少,可以把分析需求分成 4 個類別:

  • 簡單的臨時需求:數(shù)小時

  • 復(fù)雜的臨時需求:數(shù)小時到數(shù)天

  • 特殊項目:數(shù)周

  • 數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品:數(shù)月

數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展日新月異,但是工具層面的應(yīng)用很容易過時,因此,我認(rèn)為應(yīng)該重點培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的思維、管理和培訓(xùn)能力。

06 問題理解

千萬不要提出錯誤的問題,也不要一開始就進(jìn)入問題的細(xì)枝末節(jié),而要先把問題本身搞清楚。如果你能正確地定義和陳述問題,那么就已經(jīng)解決了問題的一半。

抓住問題本質(zhì)的方法:問題是什么?它會影響誰?影響是什么?成功的標(biāo)準(zhǔn)是什么?成功需要滿足什么條件?需要哪些依賴關(guān)系?有哪些必須遵守的約束條件?

比如,問題是銷售目標(biāo)沒有完成,可能會影響公司的每個人,導(dǎo)致獎金減少、甚至裁員等,成功的標(biāo)準(zhǔn)是在解決方案實施后的某個時間之內(nèi)完成銷售目標(biāo)。

要想獲得成功的解決方案,需要先找到問題的根本原因,比如用魚骨圖、樹形圖等分析工具促進(jìn)深度思考,先發(fā)散,后收斂,幫助我們創(chuàng)造性地解決問題。

07 數(shù)據(jù)探查

真正的發(fā)現(xiàn)之旅,不在于尋找新的陸地,而在于用新的眼光去觀察。

在問題理解階段,先初步探索數(shù)據(jù),以便確定問題的大小,支持原因的分析,檢驗相關(guān)的假設(shè),確定方案的價值等。

不要在還沒有搞清楚問題之前,就一頓操作猛如虎,那樣很有可能是在浪費(fèi)時間。

通過對問題進(jìn)行聚焦,收集大約 70% 左右的必要數(shù)據(jù),就可以快速決斷,避免瞻前顧后。因為如果等著 100% 的數(shù)據(jù),那么很有可能貽誤戰(zhàn)機(jī),失去敏捷性。哪怕是錯誤的決定,也比沒有決定要好得多,因為行動是可以隨時調(diào)整的。

只有那些有時間深入思考,并且充分全面地探索和分析數(shù)據(jù)的分析師才能持續(xù)取得成功。

把所發(fā)生的事情記錄下來,這是科學(xué)界長久以來的傳統(tǒng),就像早期探險家和太空旅行者記錄日志一樣,我們也需要記錄自己的分析日志。

利用「數(shù)據(jù)賦能系統(tǒng)」,我把工作和生活中發(fā)生的事件和情緒都記錄了下來,我認(rèn)為這個習(xí)慣值得長期保持下去。

08 模型開發(fā)

雖然我個人比較喜歡分析模型開發(fā),但我也時常提醒自己,不要沉迷于技術(shù),而應(yīng)將關(guān)注點放在如何更好地理解和解決問題上面。

分析的方法和模型太多了,而且還在不斷推陳出新,數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、運(yùn)籌學(xué)、時間序列分析、文本分析、語音和圖像識別等,每個分支可能都有幾十上百本書,一個人一輩子恐怕也學(xué)不完。

記住:千萬不要本末倒置,陷入到分析方法、模型或工具的戰(zhàn)術(shù)細(xì)節(jié),而忘了分析的目標(biāo)和解決問題的本質(zhì)。

除了目標(biāo)思維,對比、細(xì)分和溯源也是我們數(shù)據(jù)分析中常用的思維。比如,我們經(jīng)常按時間、地點、人物、產(chǎn)品、渠道、價格、促銷等維度進(jìn)行細(xì)分和對比,通過追根溯源、A/B 測試、假設(shè)檢驗、相關(guān)性統(tǒng)計檢驗等方法,找到問題的根本原因和關(guān)鍵因素,對未來的趨勢進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)測。

下面這個表格總結(jié)了分析模型開發(fā)的一些實踐領(lǐng)域和關(guān)鍵技能,在一段時間內(nèi),可以專注某一個細(xì)分領(lǐng)域,重點學(xué)習(xí)和實踐相關(guān)知識,逐漸提升自己的專業(yè)能力。

09 成果應(yīng)用

在得出分析結(jié)果之后,開始用數(shù)據(jù)講一個令人信服的故事,最終還要有付諸行動的計劃,而不能僅僅停留在紙面上。

變革從來都不是一件容易的事,不要以為人們會自然而然地接受分析的結(jié)果,尤其是當(dāng)分析結(jié)果違背人們的自覺,或者要求人們改變行為習(xí)慣的時候。

幫助人們?yōu)樽兏镒龊盟枷霚?zhǔn)備,了解變革的邏輯思維和知識,使用能夠提升技能的工具,并把知識和工具應(yīng)用到工作流程和行為習(xí)慣中去,這樣才能讓分析成果發(fā)揮出更大的價值。

10 產(chǎn)品管理

解決客戶的實際問題,這是一個數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品成功與否的關(guān)鍵。

分析產(chǎn)品管理,是關(guān)于業(yè)務(wù)、分析和產(chǎn)品思維三者交叉點的管理。

構(gòu)建一個最小可行性產(chǎn)品,刪除任何沒有直接貢獻(xiàn)的功能,盡快開始測試產(chǎn)品的功效,收集和分析相關(guān)的反饋數(shù)據(jù),實現(xiàn)快速更新,不斷優(yōu)化迭代。

我制作的「數(shù)據(jù)賦能系統(tǒng)」也屬于一個最小可行性產(chǎn)品,先用 Excel 實現(xiàn)最基礎(chǔ)的功能,再不斷進(jìn)行更新和優(yōu)化迭代,提高時間管理的效率和數(shù)據(jù)分析的效果。

11 付諸行動

分析是一種有效改變行為和抓住機(jī)會的策略,能夠影響我們工作的方式、做出的決定和取得的成果,把數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力轉(zhuǎn)化為變革的動力。

比如,現(xiàn)代運(yùn)動員大多數(shù)都會基于自己的歷史數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)分析的方法,有針對性提升自己某方面的運(yùn)動能力。

我考慮建立一種優(yōu)秀員工的模型,用來發(fā)現(xiàn)、挖掘、識別、培訓(xùn)、培養(yǎng)、任用、提拔有潛力的優(yōu)秀員工,看到他們身上的特點和規(guī)律,讓他們有動力和能力去發(fā)揮自己的潛能,通過做正確的事,揚(yáng)長避短,從而取得更好的成果,創(chuàng)造更大的價值。

在效率與效果之間取得平衡,用正確的方式,做正確的事。相對而言,效果更重要,千萬不要高效率地做錯誤的事。所以,在做事之前,先明確目標(biāo)和方向,這一點尤為重要。

高效能人士做事的效率通常都比較高,但反之則不成立,有很多人做事的效率很高,然而并沒有做出有效的成果。

把分析付諸行動,這是一個巨大的挑戰(zhàn),因為在知道與做到之間存在巨大的鴻溝,需要不斷去嘗試克服很多障礙,但是一旦真正做到了,那么行動也將帶來巨大的收益。

12 勝任能力

勝任數(shù)據(jù)分析的核心能力,包括高效完成分析工作所需要的知識、技能、能力和性格等,能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的業(yè)務(wù)干預(yù)措施,讓業(yè)務(wù)變得更好。

要掌握數(shù)據(jù)分析的知識和技能,需要持續(xù)不斷地學(xué)習(xí),否則將難以勝任其工作,因為技術(shù)發(fā)展和社會環(huán)境的變化都是非常快的。

傳統(tǒng)的分析技能更多是分析工具的應(yīng)用,比如 Excel、SQL、SAS 等,而現(xiàn)代要勝任數(shù)據(jù)分析工作,不僅要懂業(yè)務(wù),而且要有數(shù)據(jù)分析的思維,還有新的分析工具不斷出現(xiàn),比如 Python、BI 軟件等。

13 未來趨勢

我非常看好數(shù)據(jù)分析的未來,因為數(shù)據(jù)分析能滿足人們追根溯源的好奇心,能解決現(xiàn)實中的很多難題,能促進(jìn)個人的成長,能提升企業(yè)的業(yè)績,能增強(qiáng)國家的競爭力,能讓世界變得更美好……

對企業(yè)而言,數(shù)據(jù)分析可能會涉及到企業(yè)經(jīng)營的很多方面,包括戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)、技術(shù)、流程、人員,等等。隨著技術(shù)的進(jìn)步,數(shù)據(jù)分析的難度將會不斷降低。

我們每個人都可以從簡單的數(shù)據(jù)記錄開始,經(jīng)過日積月累,形成自己的個人大數(shù)據(jù)。

如果你能從個人大數(shù)據(jù)中挖掘出一些有用的信息,形成一套有效的個人成長體系,那么將能成為一個更有智慧的人,一個洞察先機(jī)的人,一個能用數(shù)據(jù)為自己賦能的人。

有研究表明,未來 10 年,人工智能預(yù)計將取代目前 50% 的工作,但那些擁有解決問題的能力、并善于換位思考的數(shù)據(jù)達(dá)人將會脫穎而出。

最后的話

以上,就是我讀完《數(shù)據(jù)分析即未來》之后,寫的一些讀書筆記和個人思考。

這本書介紹了數(shù)據(jù)分析的全生命周期和應(yīng)用流程,是一本側(cè)重于介紹「為什么」和「是什么」的參考書,而不是一本介紹「如何做」的工具書,比較適合領(lǐng)導(dǎo)者、決策者、分析團(tuán)隊和有抱負(fù)的數(shù)據(jù)倡導(dǎo)者,比如首席數(shù)據(jù)官、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、量化專家、產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理、團(tuán)隊負(fù)責(zé)人等。

每個人都是自己人生的 CEO,要想經(jīng)營好自己的人生,就需要掌握一些基本的數(shù)據(jù)分析思維。

如果一個人能夠?qū)W會應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的技能,主動適應(yīng)新的環(huán)境,從長遠(yuǎn)的目標(biāo)來考慮問題,并且對自己的選擇負(fù)責(zé),做出更加明智的決策,那么未來將會成為一個更靠譜的人。

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延伸閱讀《數(shù)據(jù)分析即未來》

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析即未来的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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