数据分析自学:探索数据世界的自由之路
在从事数据分析的工作中,我发现数据分析还是需要一定的经验和沉淀的,很多人在探索数据世界的过程中是没有太多耐心的,对于数据分析的研究也是需要花时间去积累。同时数据世界中的部分研究是需要花费一定时间的,所以有的人觉得写了一些代码就没事了,想去弄个东西也没什么可说的。但是事实是这样的吗?数据分析的学习也是需要花费一定时间的。如果在学习的过程中发现自己的错误,也需要对自己的错误进行修正,否则会对自己的定位造成不可逆的影响。所以在我个人的理解,数据分析的学习是非常有必要的,但是作为一名数据分析从业人员就要重视自己的实践。
数据分析行业是非常容易出现数据欺诈的,在这个行业中是存在着大量的作弊、造假的数据,以及一些恶意广告。从这些现象我们可以看出什么?用户数据采集和业务数据采集的数据都是非常有价值的,如果你的用户数据采集不够,那么做数据分析的工作就会变得非常困难。从这些方面来讲,对数据分析人员的培养就是十分有必要的,除此之外还要建立数据开放的接口来保护自己的数据数据安全,不要让自己的数据被滥用,要相信数据分析的技术的力量。最后,我个人总结了一些在数据分析工作中可以尝试的方法,希望能够帮助到大家。
在这里和大家分享一个跟数据分析相关的概念,叫做Axureable。
Axureable的概念是用户行为学的概念,是一个可以应用于实际行为,例如在网络中使用的方式来获取和积累信息,然后可以在某个环节中调用到这些信息的一个工具,在实际操作过程中,我们可以使用Axureable来更加科学地工作。但是我们在学习Axureable时,也要以实际情况去学习。
例如在做产品设计时,我们可以通过接触用户,去了解产品,找到产品经理的需求,找到产品经理的痛点。
在进行产品设计时,我们也需要做一些列的工作,主要包括两个方面,第一是让产品更加明确和明确,另一个是让产品更加形象化,便于用户使用。
在上一种方法的学习中,我们可以在数据挖掘中看到很多的不同类型的分析模型,通过Axureable来制作原型图,这样的分析模型往往更加符合产品的实际。
产品是运营的基础,运营需要做的就是如何能够在运营这个领域中尽快提高技能。在这个阶段,我们可以通过上面的方法来更加快速地掌握数据分析技能。
那么,接下来就带大家了解一些更加实用的方法,希望对大家有所帮助。
第一,通过使用运营数据分析,做出用户行为的分析,做出用户画像。
比如用户数据挖掘分为用户行为数据挖掘、用户数据分析、用户行为数据挖掘。
