数据分析工作的要求，你真的知道怎么样成为优秀数据分析师吗

或许您已经在网上看了许多的MOOC，阅读了很多工具书，但是您有可能仍然担心找不到工作或根本没有找到工作。在数据科学领域找到合适的工作的确有一定难度。最好的向HR展现您能力的方法就是准备一个文件夹。在文件夹中放入以下五种您做过的数据科学工作内容。

1、数据分析工作的要求——数据清洗

通常来讲，数据科学家在一个新的工作内容中预计会花80%的时间来清洗数据。这对于团队来说是一个长而痛苦的过程。如果您能展示您在清洗数据上具有丰富的经验，您就会变得很有价值。您可以找一些杂乱无章的数据集练习清理数据来增加您的经验。

如果您用的是Python，Pandas是一个很好用的包;如果您用的是R，dplyr包将会是一个不错的选择。确保您展示出以下的能力：

§ 标注重点数据

§ 连接多个数据集

§ 检测缺失数据

§ 检测异常值

§ 填充缺失数据

§ 确认数据质量

2、数据分析工作的要求——探索性数据分析

另一项有关数据科学的重要要求是探索性数据分析(EDA)。这是提出问题的过程，需要您用可视化技术来研究这个数据集。EDA使得分析师能够从数据中得出一些能驱动商业决策的结论。或许您能从用户的数据、销售的趋势、季节的影像中得到有趣的结论。甚至有时候您能有一些和您最初设想完全不同的发现。

用于探索性分析的一些有用的Python包是Pandas和Matplotlib。对于R用户，ggplot2包将很有用。EDA工作内容应该显示以下能力：

用于探索性分析的一些有用的Python包是Pandas和Matplotlib。对于R用户，ggplot2包将很有用。EDA工作内容应该显示以下能力：

§ 能够为调查制定相关问题

§ 识别趋势

§ 识别变量之间的相关关系

§ 使用可视化技术(散点图，直方图，箱线图等)有效地传达结果

3、数据分析工作的要求——交互式数据可视化

交互式数据可视化包括仪表板等工具。这些工具对数据科学团队以及更多面向业务的最终用户都很有用。仪表板允许数据科学团队进行协作，并一起绘制见解。更重要的是，它们为面向业务的用户提供了一种交互式工具。这些人专注于战略目标而非技术细节。通常，数据科学工作内容的可交付成果将以仪表板的形式出现。

对于Python用户，Bokeh和Plotly库非常适合创建仪表板。对于R用户，请务必查看RStudio的Shiny软件包。您的仪表板工作内容应突出显示以下重要能力：

§ 包括与用户需求相关的指标

§ 创建有用的功能

§ 逻辑布局(“F模式”便于扫描)

§ 创建最佳刷新率

§ 生成报告或其他自动操作

4、数据分析工作的要求——机器学习

机器学习工作内容是数据科学组合的另一个重要部分。在您开始构建一些深度学习工作内容之前，请退后一步。我们说的并不是建立复杂的机器学习模型，而是坚持基础。线性回归和逻辑回归是很好的开始。这些模型更易于解释和与上层管理层沟通。我还建议关注一个对业务有影响的工作内容，例如预测用户流失，欺诈检测或贷款违约。这比预测花型更贴近于工作实际。

如果您是Python用户，请使用Scikit-learn库。对于R用户，请使用Caret包。您的机器学习工作内容应该传达以下能力：

§ 您选择使用特定机器学习模型的原因

§ 将数据拆分为训练/测试集(k倍交叉验证)以避免过拟合

§ 选择正确的评估指标(AUC，adj-R ^ 2，混淆矩阵等)

§ 特征值的选择

§ 超参数调整

5、数据分析工作的要求——沟通能力

沟通是数据科学的一个重要方面。能否有效地传达结果是优秀数据科学家与优秀科学家之间的区别。无论您的模型多么花哨，如果您无法向队友或用户解释，您将无法获得他们的支持。幻灯片和笔记本电脑都是很好的沟通工具。尝试将您的一个机器学习工作内容放入幻灯片格式中。您还可以将Jupyter Notebook或RMarkdown文件用于需要沟通的工作内容。

确保了解您的目标受众是谁。向高管们展示您的工作内容和向机器学习老师展示是非常不同的。一定要掌握这些能力：

§ 了解您的目标受众

§ 使用相关的可视化技术

§ 请勿过多地提供幻灯片

§ 确保您的演示文稿流畅

§ 将结果与业务影响相结合(降低成本，增加收入)

确保在Jupyter笔记本或RMarkdown文件中记录您的工作内容。然后，您可以使用Github Pages将这些文件免费转换为静态网站。这是向潜在雇主展示您的工作内容的好方法。

对于数据分析工作的要求，其实不算难，也不算简单，但是了解这些要求却很重要，我们到底该如何把这些要求运用于实际工作中呢，这就是需要每位数据分析师们自己探索了，毕竟有句话叫师傅领进门，修行在个人，当然，环球网校的小编也祝愿大家的数据分析师行业之路顺利。