真正獲得能夠支撐決策的結論。
應該是工具與方法、邏輯、思維的結合，你僅掌握了工具（而且深入不夠），自然不能得心應手。
掌握哪些技能，掌握到什麼程度，才能夠勝任真正的商業分析和職位需求呢？我們分別從技術、方法和業務三個方面來說明。
關於技術
幾乎都是去解決技術層面的問題。
毫無目的的學習，是一件收益極低的事情，且不說這樣系統地啃大塊頭，很容易從入門到放棄，即便真正學習了一些東西，沒有真正的輸出，知識很快就不是你的了。
明確資料分析的流程，針對每個流程做針對性的學習，並在每個部分做實際的訓練和內容輸出。
資料預處理、統計分析、探索性分析、**性分析、視覺化及報告」，那麼我們就需要針對每個流程進行針對性的訓練。
缺失、異常、錯誤，要怎樣將資料標準化？
切片、拼接、過濾、排序以及基本的索引與運算，很多時候，資料清洗能夠幫助我們掌握資料分布的基本特徵，獲得對整體資料的初步感覺。
基本的統計量（極值、均值、中位數、眾數、方差等），其實就可以為我們提供基礎的描述性分析結論。
掌握基本的科學計算工具。
很多直接觀察得不到的結論，通過圖形卻能夠很好地掌握。
資料的分布規律、資料的變化趨勢……這就要求你能夠針對不同型別的資料，輸出適合的圖形（常見的條形圖、箱線圖、散點圖、熱力圖、地圖等），從中獲得資訊。
線性回歸、邏輯回歸、決策樹等模型，一般就可以建立不錯的**模型了。
關於方**
這些都是建立在你對統計分析理解的基礎上。而僅僅是這些分析，就足夠得出有價值的結論。
資料思維。
aarrr模型、生命週期模型、漏斗分析法……
二維資料、時間序列、網路資料，了解不同資料型別的分析方法，就能掌握不同領域的資料分析。
關於業務思維
你要有明確的輸出：要得到什麼結論，想弄明白的事情是什麼。
提出問題、梳理邏輯和解決問題的能力。
哪些指標是重要的？哪些字段之間通常會有很強的相關性？探索哪些資料之間的關係會大概率獲得有價值的結果？
高階技能體系
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如何能在以後的專案中輕鬆起來
有感於目前公司做的專案,每次做都是重新來過.根本就沒能形成技術的積累,為了能提高工作效率,其實就是為了讓自己能在以後的專案多偷點懶嘿嘿 我準備在業餘時間做個基於企業應用最基本需求的平台出來,暫時就叫 綜合資訊管理平台 吧.1.系統框架 strus2 hibernate spring.2.ajax g...
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