优秀的数据分析习惯有哪些？这才是数据分析师行业的必备

1、优秀的数据分析习惯有哪些——不要相信你自己的分析结果，用商业和常识来测试它们

大多数时候，我们的分析包含了一些潜在的假设，这些假设在分析过程中被忽略了。例如，杜威在1948年被杜威误认为当选总统。

原因有很多，但不可否认的是，抽样过程中潜在的不均匀性!另一个例子是，一所刚毕业的大学的平均工资高于同一专业的平均工资，所以找一堆理由来解释这个结论。

但领导说这不符合常理，于是打电话回去分析。之后发现，这是由于样本中男女比例失衡造成的。

因此，我们不能轻信自己的数据分析结果，尤其是找不到自己大数据分析的积极原因!

因为只有你找到理由，你总能为自己的结论找到很多理由。如何从实际出发，如果不符合常理，那就要多方面论证，才能说出来!否则，那就是个笑话!

2、优秀的数据分析习惯有哪些——人文阅读：大数据科学不仅是一门科学，更是一门艺术

大数据科学，你可以把它看作是一门探索人性的科学。

我经常告诉做数据或it的人的一件事是，因为我们做数据或写一些代码，这里的数字是1，而不是2。如果真是真，就不会是假的。因此，如果我们长期这样做，人们会偏执，不会享受生活，所以我们不能介绍艺术!

这也是一个例子。在美国有一家大型购物中心。业务经理能否预测客户是否怀孕，从而有针对性地进行营销?

科学家们分析了他们的数据，找到了一个可以预测的模型。那么他们是直接向顾客推荐孕妇相关产品吗?

不，因为这位数据科学家不仅擅长数学，而且还是社会学家。他说，如果所有相关产品都被推荐，顾客会觉得自己的隐私受到了侵犯，甚至感到厌恶。因此，他的策略是把他们真正想推荐的东西放到一堆其他东西里。

当然，这只是一个速记。实际过程非常有趣。

3、优秀的数据分析习惯有哪些——了解行业和商业信息

这很重要。分析和挖掘，最终将落在具体的业务上。因此，大数据离不开商业规律和产业规律。了解行业信息可以使您在分析时更有根据，更好地掌握分析框架。尤其是你积累的行业信息和业务信息，将帮助你检验你的分析，让你意识到什么样的分析才是有价值的分析。

对于乱七八糟的企业各种概念是要深入理解的，不能停留在表面。有时，对业务概念的错误理解(如计算中是否涉及0)会导致大数据分析的相反结论。

据说数据分析会加速经验的积累。简单来说，一般业务人员工作10年，5年就能掌握数据分析。

4、优秀的数据分析习惯有哪些——好奇心与沟通

爱因斯坦说，提出一个好问题比找到一个合适的答案更重要!

以我个人的经验，按照既定的分析框架，一般只完成既定的任务。然而，通过询问为什么分析中的一些异常情况被问得更多，很容易找到一些业务突破。

比如说，如果你分析一下销售业绩，你会发现一个人的单身率总是高于其他人，有时甚至会高于有特殊经验的人，你会问为什么?否则，只能找到这个数字。

后来，通过分析和直接查询等方法，您发现新注册用户很容易变得单身，所以每天都要关注新用户!

当然，这样的例子还有很多。例如，用户为什么要自己选择一些信息?然后一个大数据产品就会问世。

5、优秀的数据分析习惯有哪些——多练习，多走一步

这涉及到模型，这也是我个人做得更多的。

在数值计算(或任何其他工程领域)，从了解基本算法到编写一个在实践中运行良好的程序，还有很长的路要走。

有很多小细节似乎无关紧要。小把戏能对结果产生很大的影响。

当然，这样的现象也是很有道理的：因为理论工作之所以美丽，是因为它抓住了事物的主要矛盾，忽略了“无关紧要”的细节，把它们简化抽象，从而在一系列的“评价”下操作“干净”的对象，建立起理论体系。

然而，当理论应用到实践中时，有必要把所有被忽视的细节重新加回去，弄得一团糟。在一系列“评估”不再严格满足的情况下，我们可以找出会出现什么问题，并通过一些所谓的“工程技巧”使原来的理论“粗略”有效。

如何训练数据分析思维?这就是优秀数据分析师和你的区别，我经常告诉做数据或it的人的一件事是，因为我们做数据或写一些代码，这里的数字是1，而不是2。如果真是真，就不会是假的，如果您还也想成为数据分析师，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。