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酷喜乐72色:CPDA数据分析师学员第一周学习心得分享

喜乐彩注册 www.jj1v.cn 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2018-07-30 | 作者:admin

自打上了第一周的数据分析课,数据的奥妙让人脑洞大开,当然学习的痛苦也是无处不在啊!老师会告诉每一个人:全世界智商最高的科学家与数学家经过无数次的探索与实践发明了这门学科,要短短几天塞到你的脑袋里,是不是要难受一下呢?值得肯定的是,同学们的学习总结写的如此用心也是让班主任安雅老师非常的欣慰~

 

同学们的惊喜、困惑、坚持我们都历历在目,也会及时就同学们的问题给予反馈,并节选了部分学习心得与大家分享。

 

01

吴冬喜:  我想学门“硬技术”

 

此前我并未接触过数据分析相关工作,报此课程主要是因为想掌握一门“硬技术”。希望优秀的同学“先富带动后富”告诉我一下老师上课讲过的使用八爪鱼抓取单网页、多网页信息、在datahoop上操作异常值检测和主成分分析等的流程。

 

02

卞光辉: 态度决定结果

 

我们大多数学员对数据分析这个行业的认知都是浅薄的,同时也都有些许自己的理解。冯老师提到“道、术、器”,其意义在于首先让我们认识数据分析的本质,解答“是什么”的问题,也是我们学习CPDA首先要明确的问题;而后就是学习数据分析的方法论,最后便是如何具体操作。所以最后一公里如何有效致达在目前是最关键、最核心的环节。

 

不经意间发现,第一期学员基本已到而立之年,再次踏上学习征途多少都有些心理上的松懈和自信心的不足。我会鼓励对方就像对自己喊话一样:相信自己,你能行!只要坚持,只要努力,没有不可能!

 

03

王腾飞:博采众长提升自己

 

通过这两天的面授课程,分类算法有了明晰区别,企业战略管理学到更多的知识,通过八爪鱼自己动手采集网络信息才发现那么简单,数据的预处理也有了大体的方向。 更多的是能有这次机会与其他行业的大咖交流,了解在经营、经济、农业、语言等等大数据应用的关注点和侧重点,听取各个领域在大数据应用的方案、思路、成功的案例,把这些优秀的方案、思路、案例应用到自身擅长的数据应用领域。

 

04

谭丽华:讲究方法学得快

 

1.学习之前做好预习,对基础概念和知识架构有细节和宏观框架性理解。

2.对于专业知识解释,特别是关于数学、统计学专业名词如果无法跟上老师,可以现场百度,能够加深理解。

3.对于实操的一定要大致理解他的原理,这样操作不是硬记而是应用,遇到拓展需求也能很快上手。

 

05

马宪尧:数据分析需要系统知识结构

 

通过第一周两天学习,了解数据分析师干什么的,数据分析师能带来哪些价值,数据预处理的计算方式方法有哪些。数据分析知识体系犹如一棵大树,现在知识初级阶段,有一个大概的认识,伴随着知识的深入和学习,需要有一个逐渐把知识系统地概括起来,有一个清晰的思维认识,并能灵活运用。

 

06

尚柳荣:换一种方式看世界

 

通过一天的学习,作为不具有数据分析核心专业背景的“外行人”,深深的被数据的魅力所吸引。老师对一些数学概念的讲解,对数学公式的解读不由得让我感慨,原来我们所处的世界,还可以用一种客观的数学语言来描述,这让我对这个世界的好奇又打开了一个新的认知维度。作为数据分析的新人,我深知任重道远,能让知识穿过身体,让操作技术成为肌肉条件反射还需要我持续的学习和实践。

 

07

许德明:数据分析是一门深度学科

 

参加了2天的培训后,体会到培训内容还是非常有深度,需要学习和掌握很多理论、模型和处理技术等。洞悉本质,预测未来,是人类永恒的需求,也是数据分析的价值所在。数据分析是大数据的核心,体现大数据的价值,“业务”+“模型”相互结合,才能做好数据分析。

 

08

陈凯:学会从战略角度看数据

 

这是MBA企业管理者应该掌握的基础知识,貌似跟我们没有什么关系。然而细想起来,虽然我从事的是电子商务专业的教学工作,但是依然离不开“商”这个概念,而经商之道始于战略;同时企业战略管理提供了一个平台,能够给人以更高的视角去看待和分析经济生活现象,不至于成为井底之蛙。

 

制定清晰的企业战略管理层次(公司中长期愿景、使命,企业文化、价值观,公司战略目标,业务单元战略,职能部门战略),合理运用企业战略模型分析自身的内外部环境和发展方向,是一个企业安身立命的基础。而作为一个职场人,无论从事技术岗位还是职能管理岗位,都应该有全局观,而不是满足于完成上级领导交办的任务或者顺应自己的喜好盲目蛮干。

 

09

魏鹏:数据分析是综合性较强的学科

 

它以数学、统计学作为算法推导依据,涉及到金融学、企业管理学、营销学的专业领域的知识,通过计算机相关前沿技术(如大数据的平台搭建、数据获取及整理等)将最终分析结果进行输出。所以,需要我们对涉及到的众多领域知识有一定深度的理解,不仅仅是死板的记住教程中所列示的相关理论,更重要的是将学习到的知识融汇贯通,根据实际的业务领域特点,制定出符合项目需求的实施方案。

 

10

马巍华:“数”中自有颜如玉

 

通过对课程的了解和老师的讲解,认识到,数据(数学)的应用在生活中、各行业中是无处不在的,任何的社会进步、生活水平提升、人工智能、凡是能想到的进步和发展都离不开数据支撑、数学运算,看似枯燥的数据,原来是这么有意思的!

 

 

李海彬

课件及视频在讲解数据分析模型中都介绍了多种数学算法及公式,这些算法需要掌握到什么程度?在实际的数据分析工作中的应用是怎样的一种情况?

 

在课改前,没有上线机器算法,没有DATAHOOP之前,各种模型我们是用EXCEL和SPSS来进行计算的,属于半手工;但是现在有了更先进的平台自动化,在你遇到某种提醒后,你需要了解该使用哪种模型,了解计算的流程或者叫套路,也就是说起码你知道在遇到这种题型后,知道该套用平台的那种模型,知道在软件的哪个位置,叫什么名字,怎么操作!在实际的数据分析工作中也是这个道理,匹配1种或多种模型,使用平台计算结果,看具体哪种最合适。

 

尚柳荣

在数据缺失的情况下,采用直接删除的数据清洗方法时,是否有客观的删除标准?教材中描述“当数据集中的缺失数据仅占全部数据很小比例”可采用直接删除的方法,请问理论上对“很小比例”是否有客观标准?

没有准确的答案,建议不超过10%的可以采取删除法。

 

尚柳荣

在数据获取中,基于不同地区、不同行业网络数据建设不平衡的现状,同时在涉及政府或司法等部门非公开数据时,我们有时很难获得我们想要的关键信息。比如:各个地方抵质押政策、网签政策的差异,涉及连带担保责任问题的当事人婚姻状况等。请问对难以直接获得的信息,是否有其他间接获取的经验或交叉验证的技术?

 

学了爬虫,也不是啥都能找到。实际上能找到的都是可公开的,我们就是利用这些可公开的进行分析,不可公开的,同样也是不面对市场的,不能说没有分析的必要,但这就是现实,拿不到,你就别去考虑他。

 

孙继展

LSTM是机器深度学习的重要途径,但对于充斥着大量非结构化数据的数据,且没有很好的预估模型的数据,机器能否通过深度学习实现自己寻找其最优解决方案。

 

这个问题,是所有人面对的问题,只能说,当大家都在学走的时候,跑的事情可以暂时放一下!

 

当然,当前一些数据分析软件(BI)在机器人学习功能上越来越先进,有些软件已经实现机器通过反复学习寻找到最准确的算法与规律。

 

 

谭丽华

教材上大篇幅的关于类似编程的部分是否需要深入学习?对于零基础来说太困难。

 

这个答案跟第一个差不多,目前已经从人工计算经过了工具的半自动化,已经到达了平台自动化,如果你不是想做后台模型编程的,你可以不去深入,只要会套模型,会用工具就可以了。

 

谭丽华

我是在家电市场部,对于家电零售价格确定或者涨跌和销售规模,竞品价格等是否可以做出模型?实操性有多大,从业务角度认为这不太可能,从大数据角度是否可能,可能的数据前提会是什么呢?

 

你要理解预测的含义,预测就是预测,而不是准确的看到即将发生的事,所有的数据分析的预测均有不确定性。对于即将到来的未知,我们只是延用历史数据,找寻其最有可能的发展趋势和规律,找到最相近的一种可能。

 

魏鹏

目前基于开源平台功能比较完善的数据抓取工具除了使用python进行编程外,还有比较好的工具吗?八爪鱼类软件部分功能有限制。此外,搭建自助式的数据分析平台,其他开源软件有推荐的么,例如数据清洗,数据可视化等方面的。

 

陈凯

对于使用八抓鱼工具获取数据的应用场景,比较模糊。

 

这俩问题是一个类型。我所了解的python是相当先进的工具了,集编程和挖掘功能于一体。大家可以先把课程和基础工具学好,脚踏实地多练习,再逐渐的自己探索一些更有趣的门道儿。数据分析师,学习最终的目的是构架分析思维,在工具方面大家可以根据自己的喜好在以后的实践中各取其器。

 

另外,网络平台教程播放自动停止,是否是软件不兼容的问题?答:用  360 浏览器,这个浏览器和网校平台兼容性更好。

 

 

同时,还有几个方向性问题给大家几点建议:

 

1、学习重在过程,戒骄戒躁、脚踏实地,如婴儿走路循序渐进;

 

2、数据分析核心在于传授技能,而非工具,教学核心是“授人以渔”;

 

3、大数据是新兴事物,“信息孤岛”的解决需要过程,因此要正视你想要的数据抓不到的现状;

 

4、工具类的东西切莫贪多,学透一个是一个;

 

5、大数据的路很长,这里只是一个起点,我们会为大家搭建持续学习和交流平台。

 

小编附言

 

陈凯的学习总结小编仔细看了多遍,条理清晰、深入浅出。有思考有感悟有问题有方向,不少段落还包含一点发展哲学,既身为老师又身为学生,如此认真扎实,堪称榜样。我们深深的感到,如今留给我们的学习时间越来越少,而我们需要学的东西越来越多,希望同学们珍惜点滴时间,不负学习时光~

 

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