資料分析師的成長之路
以下文章內容，來自草堂君的新書《人人都會資料分析-從生活例項學統計》。因為新書中增添和細化了很多知識點，所以草堂君會逐步將這些內容補充到統計基礎導航頁中來，幫助大家建立資料分析思維。限於篇幅，只擷取書中部分內容。
在資料時代的背景下，資料分析能力將會成為人們必不可少的基本技能，它既能夠幫助人們在職場中提升自己的就業競爭力，又能夠成為人們解決日常生活問題的好幫手。此外，資料分析師已經成為絕大多數公司的必備關鍵崗位。資料分析師不可能在短時間內快速培養而成，與醫生一樣，這是一個對經驗與技術都有高度要求的職業，想要成為一個優秀的資料分析師，需要有持續不斷的學習能力、生活經驗以及對事物孜孜不倦的探索精神。
資料分析師的基本技能
在文章《人人都應該成為資料分析師》介紹了資料分析的六個步驟，能夠快速和高質量地完成資料分析的六個步驟是對資料分析師的基本要求。達到基本要求需要資料分析人員掌握每個步驟相應的軟硬體應用能力和資料分析的理論基礎。下面按資料分析的步驟順序介紹做好資料分析的幾項基本能力。
熟悉資料分析背景
資料分析的兩個基本前提：第一，清楚地知道需要分析什麼資料？第二，想要得到什麼資料分析結果？這兩個問題看似是理所當然的大廢話，其實不然，它們需要建立在資料分析者對資料分析背景有清楚瞭解和認知的基礎之上。正所謂“磨刀不誤砍柴工”，資料分析過程也是一樣，能夠熟悉和了解資料分析的背景是做好資料分析的前提。資料分析的根本目的是瞭解生活並預測生活，如果脫離實際談資料分析，很容易犯形而上的錯誤，甚至會犯很多低階的常識性錯誤。
掌握資料採集工具
清楚知道需要採集哪些資料以後，第二步就是採集這些資料。目前採集資料的工具包括各種軟體、硬體和調查問卷等。需要會使用的硬體有前面介紹過的各類感測器、攝像頭、手機等資料採集裝置，這些裝置能夠採集各種數值化的結構資料和非結構化的照片、聲音和影象等資料。資料採集軟體主要用於網際網路資料的採集，例如，Python能夠快速地採集（爬取）網頁上的資料。調查問卷主要用於人們主觀意願資料的採集，一份好的調查問卷能夠將人們的真實意願準確地採集下來。所以，設計調查問卷也是很多資料分析師需要掌握的資料分析能力。
統計分析理論基礎
無論是結構化的數值資料，還是非結構化的照片和聲音資料，要想能夠快速準確地對它們進行分析，都需要將它們量化成數值資料，才能夠運用統計分析基礎對它們進行分析，所以統計知識是資料分析的理論基礎。大多數情況下，一個完整的資料分析諮詢專案，資料分析過程的採集步驟會由專人完成，資料分析師只需對採集回來的資料進行處理和分析即可，所以統計分析基礎知識是資料分析師必須要掌握的基本技能。
資料分析軟體
應用統計學知識對資料進行分析的過程不可避免地會涉及到大量的資料運算，過去在沒有電子裝置的年代，靠的是紙和筆，後來是算盤和計算器，直到現在的計算機和超級計算機，運算時間有了極大的縮短。資料分析軟體能夠在資料分析師的操作下瞬間輸出相應的資料分析結果，提高資料分析的效率。現在的資料分析軟體功能越來越完備，甚至覆蓋了資料分析過程的所有六個步驟。例如，某些針對製造業的資料分析軟體，能夠進行生產現場資料的實時採集、清洗、儲存、分析和最後結果的展現，當然，這樣的資料分析軟體只能用於分析場景穩定的情況，資料分析師預先設計好資料分析模型，計算機負責執行即可。由此可見，熟練掌握資料分析軟體的使用也是資料分析師必備的技能之一。資料分析軟體有很多，不同行業的資料分析人員只需要熟練掌握適合自己行業的資料分析軟體即可，不必追求掌握所有的資料分析軟體。
統計理論基礎
通過以上內容的學習可以知道，掌握統計理論基礎是成為資料分析師的第一步，這也是本書在接下來的篇章中重點介紹的內容。講述統計理論基礎的學科是統計學，根據不同的應用場景，統計學形成了龐大的學科體系（回顧圖1-8）。因為應用統計學介紹的是現實生產和生活中常用的資料統計分析技術，因此，學習統計基礎理論應該從應用統計學這個節點入手，應用統計學主要包括描述性統計和推斷性統計兩大部分，圖1-14是資料分析的統計理論基礎框架，本書接下來的章節內容將會圍繞這個框架進行介紹。
總結一下
資料分析已經逐漸成為人們的基本技能之一。雖然資料分析不是一個多麼高深的技能，但是想要精通並能用於工作和生活，為工作和生活服務卻並不容易實現。隨著科學技術的進步和資料時代的來臨，資料分析的能力範疇也進一步擴充套件，它需要將社會生活經驗、資料分析理論和現代計算機技術有機地結合在一起，才能發揮出資料分析的最大威力。不過，千言萬語，萬變不離其宗，統計分析基礎是資料分析能力的重中之重，是資料分析愛好者首先需要掌握的能力。
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