随着互联网的迅猛发展，数据分析师这一职业正变得越来越受欢迎。作为一个相对新兴的领域，许多初入行的人对数据分析师的就业前景心存疑虑。然而，事实表明数据分析师的就业前景是非常广阔的，目前行业内，数据分析师行业的平均薪资已经达到20k+，而应届生的平均月薪也在10k+水平。当前，数据分析能力已经成为各行各业中必备的通用技能。一项研究显示，具备数据分析能力的人其工资比一般人高出30%，而缺乏这一能力的人失业率是普通人的两倍。这些数据清晰地展示了数据分析师在当今职场上的高薪和稳定就业的优势。
专业上讲，数据分析是从大量数据中提取有价值信息的过程。这一领域不仅仅是技术，更是一门科学，涉及统计学、数学、计算机科学等多个学科。数据分析的目标是发现模式、提取见解，从而为业务决策提供支持。
那么对于新手小白来说，如何做数据分析呢？我们来看一些基本的流程：
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一、数据分析的基本步骤
Step1:数据收集：
有效的数据收集是数据分析的基石。数据可以来自各种来源，包括公司内部数据库、外部数据提供商、公开数据集等。确保数据的质量和完整性对后续分析至关重要。
Step2:数据清洗：
数据常常包含缺失值、异常值等问题，需要进行清洗以确保数据的准确性和可靠性。清洗过程可能包括填充缺失值、删除异常值、处理重复数据等操作。
我们不妨举个例子来看：
假设我们希望通过某个地区房屋的一些特征来预测房价，我们首先会收集一系列数据，包括房屋的面积、卧室数量、距离市中心的距离、周边设施（包括教育、医疗、购物等配备情况）、交通情况等。
接下来，我们会对这些数据进行清理，处理缺失值（比如说对交通点的个数、类型进行完善）和异常值（数据不正确或者有问题），确保数据的质量。
那么做完了数据基本准备工作之后呢？我们就要开始进行尝试分析了。
Step3:探索性数据分析（EDA）：
EDA（EDA，Exploratory Data Analysis）是通过绘图和统计学方法来初步了解数据的分布、关系等特征的过程。这一步骤有助于发现潜在的模式、异常和趋势，为后续的建模提供指导。
在上文这个假设例子中，"特征"指的是在我们要进行房价预测建模中使用的各个输入变量，比如房屋的面积、卧室数量、距离市中心的距离等。初步了解这些特征之间的关系有助于我们在后续的建模过程中做出更明智的决策。
你可以做的一些初步分析包括：
单变量分析： 对每个特征进行单独的分析，了解其分布、中心趋势和离散程度。在房价预测中， 对于每个特征，比如房屋面积、卧室数量、距离市中心的距离等，进行单变量分析就是独立地观察每个特征的分布情况。比如，我们可以查看房屋面积的直方图，了解房屋面积的分布情况，计算平均面积和面积的离散程度等。
双变量分析： 分析两个特征之间的关系，例如通过散点图来观察它们的相关性。例如，我们可以通过绘制散点图来观察房屋面积和房价之间的关系，看是否存在一定的趋势或者关联性。这可以帮助我们判断某个特征是否与目标变量（房价）有关。
多变量分析： 如果数据集包含多个特征，可以进行多变量分析，以了解多个变量之间的复杂关系。
统计指标计算： 计算各种统计指标，如均值、中位数、标准差等，以获取对数据分布和变异性的整体认识。通过计算统计指标，比如计算房价的平均值、中位数，以及房价的标准差，我们能够获取对房价分布和变异性的整体认识。这些指标有助于我们了解房价的整体趋势和波动情况。建立散点图或者柱状图：
这个初步的了解有助于我们在建模之前确定哪些特征可能对目标变量（如房价）有影响，哪些特征可能存在异常值或需要进一步的处理。这是数据分析和建模过程中非常关键的一步，为后续的特征选择、数据清洗和模型建立提供了基础。
那通过初步建立的散点图我们能得到什么信息呢？
通过观察散点图，我们可以识别出那些在图中明显偏离趋势的点，这可能是异常值。异常值可能对建模产生不良影响，因此在建模之前需要进行处理。
如果散点图呈现一种趋势，例如随着房屋面积的增加，房价也呈现增长趋势，那么我们可以初步判断这两个变量之间存在一定的正相关关系。这对于选择合适的特征进行建模是非常重要的。
散点图可以帮助我们识别出数据中的一些模式，比如是否存在群集、聚类等现象。这对于深入了解数据的分布特点和结构非常有帮助。
Step4:建模：
在数据分析领域，模型是一个数学或统计学的表示，用于描述或预测数据的行为。建立模型是通过使用已有的数据集，推导出一个能够捕捉数据内在关系的数学表达式或规律，以便在未来的数据中进行预测或分类.
在明确问题和理解数据的基础上，选择适当的建模方法。可能涉及的方法包括线性回归、决策树、聚类、深度学习等。
线性回归模型： 用于预测连续变量的数值。
逻辑回归模型： 用于二分类问题的建模。
决策树模型： 用于分类和回归问题，通过树形结构进行决策。
聚类模型： 用于将数据分组，如K均值聚类、层次聚类等。
神经网络模型： 用于处理复杂的非线性关系，特别适用于大规模数据集和深度学习任务。
在这个例子中，由于房价是一个连续的数值变量，因为它可以取任意实数值。为了解决这种类型的问题，我们选择了预测连续数值的模型，即回归模型。
线性回归模型是一种简单而常用的回归模型，其数学形式为Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ... + βn*Xn + ε，其中Y是目标变量（房价），X1, X2, ..., Xn是特征变量，β0, β1, β2, ..., βn是模型参数，ε是误差项。这个模型假设目标变量与特征变量之间存在线性关系。这是一个基本的假设，意味着模型认为目标随着特征的增加或减少呈现出线性的趋势。
Step5：评估模型：
对建立的模型进行评估，使用各种指标来衡量模型的性能。常用的评估方法包括交叉验证，确保模型能够在未见过的数据上表现良好，而不是过分拟合已有的数据。
例如在房价预测的例子中，当我们完成模型的训练后，我们通常会使用另一部分没有参与训练的数据，称之为测试集，来评估模型的性能。这个过程被称为模型评估（Model Evaluation）。
性能评估： 将模型的预测结果与测试数据集中真实的房价进行比较，计算模型的性能指标，如均方误差（Mean Squared Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error）、决定系数（R-squared）等。
判断模型是否准确： 通过性能评估指标判断模型在测试数据上的表现，了解模型对于新数据的预测准确性。
在这个过程中，如果发现模型在测试数据上的表现不够理想，即模型的预测与实际房价存在较大的误差，可能需要采取以下措施：
调整模型参数： 重新调整模型的超参数，以更好地适应数据的特征。
考虑更复杂的模型： 如果简单模型无法很好地拟合数据，可以考虑尝试更复杂的模型，如使用更多层次的神经网络或者其他更复杂的机器学习模型。
特征工程： 对特征进行更深入的处理，可能需要添加新的特征、去除无关特征或者进行其他变换。
Step6：解释和呈现结果：
数据分析的最终目的是为决策提供支持。因此，在完成建模后，需要对分析结果进行解释，并使用图表、报告等方式将结果可视化，以便业务人员理解和利用。
二、常用的数据分析工具推荐
Python： Python在数据科学领域应用广泛，拥有强大的数据分析库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，以及可视化库如Matplotlib和Seaborn。
R语言： R语言专注于统计计算和数据可视化，是统计学家和数据科学家的首选工具。
难点：要求会代码编写，熟悉基本的代码语言
SQL： 结构化查询语言用于处理和查询数据库中的数据，是数据分析师日常工作中常用的工具，特别是在处理大型数据库时。
Excel： 尽管相对简单，Excel仍然是许多业务人员和初学者进行小规模数据分析的首选工具。其图形化界面和广泛的应用使得它在一些简单的数据分析场景中非常实用。
这些工具不仅具有广泛的应用领域，而且对于初学者来说，它们的学习曲线相对较低，使得数据分析变得更加可行和实际。
难点：公式多要想熟悉掌握有一定难度，小规模数据分析可行，大规模数据容易崩溃
专业数据分析工具：如FineBI
使用专业数据分析工具的优势在于提高了报表制作的效率，减少了手动操作的错误可能性，同时具备更强大的数据处理和展示功能。这对于需要频繁生成报告、进行数据汇总、进行决策分析的企业和数据团队来说尤为重要。 专业数据分析工具的集成功能可以使数据分析的结果更加生动直观，对于向非技术人员传递数据分析成果也更为方便。在大规模数据分析和业务决策支持中，专业数据分析工具的使用将成为提高效率、优化决策流程的关键一环。如下图即是通过FineBI搭建的模板:
三、总结：
数据分析不仅在房价预测中发挥着关键作用，而且在各种场景下都具备广泛的应用价值。无论是店铺选址、销售预测，还是市场趋势分析等，数据分析都能提供深刻的见解和有力的支持。通过对数据的仔细研究，我们能够识别潜在的模式、发现规律，从而为决策制定提供科学依据。数据分析在商业领域的应用已经变得不可或缺，帮助企业更好地了解市场、优化运营、提升效益。
它不仅仅是一种工具，更是一种战略利器，能够在竞争激烈的商业环境中赋予企业以智慧。因此，数据分析的价值不仅仅体现在单一领域，而是在各行各业都能实现更好的应用，为决策者提供更明智的选择，也是我们每个人必须掌握的能力，快使用上文推荐的工具多多练习尝试吧！