数据分析课|六个小诀窍，获得高级数据分析能力

数据分析师每天跟数据打交道。这些数据里往往蕴含了稍纵即逝的商机和昙花一现的创意。你的工作就是去挖掘这些宝藏。

你手中的数据可视化工具，恰好指引你往何处去探索。它对你的智力和好奇心加以辅助，又可以帮你问出更深层次的问题：超过常见的KPI(绩效点数)的更甚洞见。

对深层次问题的探索，可视化工具可以让你如虎添翼。它的好处在于，让你的高级分析让上级和同事容易理解。

下面介绍几种可视化工具用法，让你一下子就能获得高级数据分析能力(不管要不要编程)：

1、高级数据分析——保持思路流畅

使用可视化工具可让你问出“深层问题”，也让你与时俱进。当你集中精力开发新的分析方法、写code、链接新的数据源的时候，你往往容易丢了一个特别技能——你停止探索了。我们的大脑不是很喜欢被打断，所以你需要一种工具来减少干扰。

你需要选择一些比较好的工具，跟你的分析无缝连接。这样你的思路是流畅的。接下来的数据探索也就来得自然了。

高人指点：改变你的思维角度

你在使用可视化工具的时候，可以尝试多种图形，比如肩并肩比较图、层叠柱状图、双色线，等等。

2、高级数据分析——善于分组

分组、分类、分流可以让你更好地了解数据。比如对一期市场活动来说，靠邮寄广告吸引来的顾客是不是会靠百度广告吸引的花更多时间看我们的产品?一所大学挂科率跟专业的关系有多大?如果你同时看专业和年份会怎么样?

你的数据可视化工具应该让你不断去问这些问题：我的数据应该怎么分类?按照逻辑来分类、不改变数据本身的情况下给它们组组队。

就好像把数据“切片”还是“切块”，这种分析法可以让你很方便地检验各种假设。不管你怎么分，你的分法应该简单方便快。最好还可以让你的组、队等等随着数据自动改变，不用手动更新。

高人指点：创意分组

好的分组方式结合可视化工具，让你的数据可以恰当地突出显示出来。比如这里，旅游产业比重较高的国家被“抓”出来打高光了，其余降序排列。

3、高级数据分析——多问“会怎么样”?

你在探索数据的时候，你会喜欢一种工具能让你方便地改变输入变量。比如说你会希望靠改变点击率来衡量社交网广告的效率、计算成本效益分析中的价格基准、或者销售模型中佣金占比。

你可以问各种“如果改变了这个，结果会怎么样”(what if analysis)。通过改变变量和选择显示项目，让你的数据仪表板展示各种各样的东西。

高人指点：秀参数

你让观众来选在参数。比如这里，我们做了2种视图：始发地和目的地。在同一个地图上，国家间旅游人数的对比就显而易见。

4、高级数据分析——计算计算计算!

你的数据往往并没有包含所有的信息。有些地方需要计算和逻辑判断来产生新的维度。你当然也可以把这些因素包括在可视化进程中。

比如Tableau可以让你调用内建的计算函数，不用写SQL也能算求和、排序、加权平均等等。现代化的智能工具不仅节省你写code的时间，也方便你给不懂SQL的人看。

高人指点：写运算公式

Tableau有丰富的自带计算语言，你可以像写Excel公式那样写“代码”。这里的例子是计算每个国家旅游业支出，然后输出结果到地图上。

5、高级数据分析——预测趋势与未来

选择一种可视化工具让你从历史数据中提取时间序列，进而预测未来。无论你在跟踪销售趋势、毕业率、温度规律等等，加入“趋势线”和预测值可以给你的分析加分。

你需要把日期和时间拿出来，进行分组、分队，然后制作出易于理解的趋势线。通过趋势线就可以找出季节因素和走势，然后调整时间的间隔和范围，最后回答诸如“过去几年成本变化”这样的问题。

时间序列的趋势分析不仅仅是线性的，有时候还可能是指数曲线、多项式、对数曲线等等拟合，通过p-值和R²值来评价。你也可以使用moving average等等进行辅助。

高手指点：赶上潮流

选择测试多种拟合方式，用p-值来评价统计意义。这里我们分析国内旅游的增长趋势。

6、高级数据分析——整合R和Python

很多公司在用R、SAS、SPSS来做数据统计。一个可视化工具自然也要跟这些工具整合，毕竟它们都存在了多年，公司里许多数据都在这些里面。

像Tableau现在就可以整合R和Python，把统计和模型做出来的结果进行可视化。这对于开发者来说是提高了效率，而非技术人员也可以利用你(数据科学家和分析师)的分析做出判断。

高手指点：R u Python?

Python和R语言，Tableau同吃。你可以直接调用现有的模型。不如说这里，我们用多因素线性回归，来计算为了达到收入目标，需要多少游客人数。

以上就是有关于高级数据分析的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。