“如何应用数据分析提升软件开发流程效率?”

文章目录

  • 每日一句正能量
  • 前言
  • python能做什么?
  • 利用python工具进行数据分析
  • Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材?
  • 数据分析思维和方法
    • 数据分析思路
      • 明确目的或问题
      • 采用“假设”的方法入手
      • 锁定导致问题发生的原因
  • 数据分析的基本步骤
  • 数据分析的常用方法
  • 软件工具的使用
  • 后记
  • 好书推荐——《巧用ChatGPT快速搞定数据分析》
    • 推荐理由
    • 内容简介
    • 作者简介
    • 购买链接
  • 赠书活动

每日一句正能量

自古驱民在诚信,一言重百金轻。

前言

数据分析在当前职场中的重要性以及程序员如何学习数据分析技能?

数据分析在当前职场中扮演着至关重要的角色。随着科技的不断发展,公司和企业对数据的需求也越来越高,数据分析师成为了一个热门职位。但是,不仅是数据分析师需要掌握数据分析技能,其他职能岗位也需要有相关知识,例如市场营销、业务分析、产品管理、运营管理等等,数据分析可以帮助他们更好地了解市场、产品、用户等方面的情况,为企业决策提供支持。

那么作为程序员,如何学习数据分析技能呢?首先需要了解数据分析的基本概念和流程,包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化等等。其次,需要学习相关工具和技术,例如Python、R语言、SQL、Excel等等。最后,需要实践和项目经验,通过自己的实际操作和实践,才能更好地熟悉和掌握数据分析技能。

python能做什么?

学习Python后,可以进行以下方面的工作和任务:

  1. 数据分析和处理:Python在数据处理和分析方面非常强大,可以用于数据清洗、统计分析、建模和预测等。

  2. 网络爬虫和数据采集:Python可以用于网络爬虫开发,从网页、API和数据库中获取数据。

  3. 自动化和批处理:Python可以编写脚本来自动化重复性工作,如文件操作、网站登录、邮件发送等。

  4. 机器学习和人工智能:Python在机器学习和人工智能方面具有很强的应用价值,包括深度学习、自然语言处理、图像处理等。

  5. Web开发:Python可以用于开发Web应用程序,如Django、Flask等框架可以使开发高效且易于维护。

  6. 游戏开发:Python可以用于游戏开发,如Pygame等框架可以帮助开发者快速制作游戏。

总之,Python非常灵活,可以应用于许多不同的领域和任务,只要你有足够的想象力和技能,便可以创造出无数有用的工具和应用程序。

利用python工具进行数据分析

以下是我所经历的一些工作:

  1. 数据清洗:使用Pandas库进行数据清洗,包括数据类型转换、缺失值处理、重复值处理等。

  2. 数据可视化:使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化,可以通过直方图、散点图、折线图等方式更加直观地呈现数据。

  3. 机器学习:使用Scikit-learn库进行机器学习建模,包括数据划分、特征工程、选择合适的算法进行建模等。

  4. 深度学习:使用TensorFlow和PyTorch库进行深度学习建模,包括数据预处理、模型搭建、训练和评估等。

  5. 数据库操作:使用Pandas库和SQLAlchemy库连接数据库,进行数据查询、排序、过滤、合并等操作。

  6. 还有就是配合Excel做一些图表化数据分析等。

总之,Python具有丰富的数据分析工具,可以快速、高效地进行数据分析和建模。需要不断学习和实践,才能更好地发挥Python的优势。

Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材?

Python的入门学习方法和经典教材有很多,以下是我个人的一些经验和推荐:

  1. 官方文档:Python官方网站提供了详细的文档,包括Python语言参考、标准库参考、教程等,初学者可以通过阅读官方文档对Python有一个整体的认识,并深入理解Python的语法和特性。

  2. 在线课程:Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的Python课程,其中不乏一些名师的课程,可以按照自己的兴趣和水平选择适合自己的课程进行学习。

  3. 书籍:Python有很多经典的教材适合初学者阅读,例如《Python编程从入门到实践》和《Python基础教程》。这些教材内容丰富、系统、易于理解,可以帮助初学者快速入门。

  4. 实践项目:学习Python最好的方法是通过实践项目来深入理解Python语言和应用,可以通过一些网站、论坛、社交媒体等渠道寻找一些Python实践项目来参与。

我个人的入门学习方法是从学习基础语法开始,然后通过阅读一些经典的Python教材并实践项目来提高自己的Python编程水平,同时也会寻找一些在线课程提高自己的技能,还会利用Python官方文档来深入理解Python的语法和特性。

数据分析思维和方法

数据分析思路

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明确目的或问题

肯定很多人都有过这样的经历吧?接到一份“数据分析”的指示,很多人会先把过去一段时间数据的变化做成柱状图,然后再用折线图来体现每年相对上一年的增长。接下来,对数据进行 ABC分类。ABC 分类是指按照从大到小的顺序进行排序,根据不同分类在整体中所占比例的大小,将其分为“A 类”“B 类”“C 类”,这是一种排列优先顺序的分析方法。利用手边的数据,暂且先做了这些分析。可是在这之后,就会陷入停滞不前的状态,“接下来该怎么做呢……” 会出现这种情况,是因为分析者只关注了代表结果的数据,而没有具体考虑分析的目的或问题。结果性的数据,类似于销售额、订单量等,是体现业务好坏的结果型数据,容易统计,也容易受关注。但数据分析的目的是找到问题、分析原因、提出解决方案,仅靠结果数据,不太能找到问题原因。在上述中重点标记的几种方式,都是最常用大家都会的,分类、排序、趋势分析。所以说在数据分析中仅仅掌握方法是不够的,要先明确分析的目的。

采用“假设”的方法入手

在数据分析一开始缺少思路时,「假设」可以很好的帮助我们确定分析问题的范围和原因。在明确了目的和问题之后我们就可以采取假设的方法,对问题进行WHAT拆解。我们以【2020网易校招数据分析】中的一道题为例:

“你发现本月的支付用户数环比上月大幅下跌(超30%),你会如何去探查背后的原因?请描述你的思路和其中涉及的关键指标。”

在确认了分析目的后,我们可以先将问题进行拆分,拆分后我们会发现,影响原因有多个。我们需要考虑从何种维度对该指标进行比较,才能找到问题的关键。在依赖数据之前先进行推测,也可以说是 WHAT 型假设的一部分。这样一来,只要熟悉业务内容,人们就会想到“商品”“地域”“顾客年龄”等许多维度。从中优先挑选与问题联系最紧密,最能体现差异的维度进行比较,便可以找到问题的关键。

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针对此题,我们假设是新用户数变少了,接下来我们确定了其中一个分析方向,然后再对新用户进行拆解,例如不同渠道的新用户数,具体是哪个变少了,该渠道的投放是否有效,再从用户年龄、地域、性别等分别进行假设验证。

锁定导致问题发生的原因

通过假设我们确定了关键问题后,就可以利用我们下面会讲到的各种数据分析方法,对关键问题进行分析,例如在用户分析中常用的RFM模型,研究转化率时常用的漏斗分析等,例如,分析转化率时,通过对比不同渠道转化率,发现其中一个渠道引流量明显减少,对这个渠道用户进行细分,具体是20-30岁年龄段用户下降,正好是我们的主要消费用户画像。

最后需要根据分析出的问题及原因讨论制定具体的解决方案和措施。

数据分析的基本步骤

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  1. 明确、清晰数据分析的目的
  2. 梳理和确定分析逻辑,确定方法
  3. 分析所用数据的收集、处理等
  4. 采用统计、数据挖掘等提取有价值的数据
  5. 采用文字、表格、可视化图形等展示成功
  6. 得出数据分析的结论,撰写分析报告

数据分析的常用方法

不同的数据分析方法适用于不同的场景。而且数据分析方法并非只用于工作中,生活中也颇有用处,换个角度思考问题或许就能发现新的世界。以下整理的是常见的9种数据分析方法:

  1. 逻辑树分析法
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    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。 麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。

  1. 多维度拆解分析法
    多维度分析实质是细分分析,多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开,一个是指标的细化,一个是维度的多元,比如时间维度,竞品维度等。

比如求职的过程中,评价一个公司是否适合,可以从多个维度分析:
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这个和逻辑树的思路较为类似。主要是把一个模糊的问题,拆解成多个子问题。

  1. PEST分析法
    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(politics),E是经济(economy),S是社会(society),T是技术(technology)。PEST分析法一般是在市场调研的时候用。
  2. 对比分析法:

对比分析法也叫“比较分析法”,是将客观事物加以比较,以达到事务的本质和规律,并做出正确的评价的分析方法。

对比分析通常将两个相互联系的指标数据进行比较,再通过图表的方法展现出来。分析方法包含:绝对比较和相对比较。
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曾经有一句话让我记忆深刻,“好的数据指标一定是比例,好的数据分析一定有对比。确实现在在数据分析工作中根本离不开对比”。

  1. 假设检验分析法
    假设检验分析方式是一种利用数据做决策的过程。基本步骤为:提出假设-收集证据-得出结论(结论必须以数据作为支撑)

如果你想找问题发生的原因,就用到假设检验分析方法。比如侦探片就会经常用这个办法,先假设在论证。

在工作中常用假设论证法,可以快速提升你的业务思考能力。

  1. 相关分析法:
    相关分析,特指:找到两个数据指标之间的相关关系。相关分析还分“直接相关”和“间接相关”同样的会有负相关,不相关,非线性相关。实际工作中我们会制作散点图来分析两个不同事物的相关性:

比如一个APP里,用户反复浏览一类商品,就会给他推送相关产品。又如抖音,B站推荐我喜欢的视频。豆瓣推荐喜欢的电影会用到相关分析。

  1. 群组分析法:

按照某个特征将数据分为不同的数据组,然后对比各个数据组的数据。根据产品业务不同灵活定义数据分组,然后分析数据指标。

假如你想对用户留存和流失分析,就要用到群组分析法。如下图:产品发布版本的更新是导致用户增长还是流失。可以按照用户使用产品的周期特征进行数据分组。

  1. RFM分类法:

RFM用于对用户价值分组,实现精细化运营。类似矩阵法,但是是把二维矩阵转化成了三维。相比于其他分组方式,它的优点在于简单。
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RFM分析方法即用R、F、M这三个指标对用户进行价值分组。

R(Recency):最近一次消费时间间隔。

F(Frequency):指用户一段时间内的消费频率。

M(Monetary,):指用户一段时间内的消费金额。
  1. 最终路径法
    最终路径法也可以叫漏斗法,AARRR也属于漏斗法的一种。如果你想分析用户的行为或者产品运营,就要用到最终路径法。通过对于起始和目标之间步骤的管理以及数据的反馈精细化运营。

如网上商城从点击到付费中间路径的用户行为分析。在线教育点击到付费中间的转化等等。

常规的9种数据分析方法就简单介绍到这了,应用过程还是必须实际业务场景灵活掌握,否则一切都是空谈。

软件工具的使用

  1. excel
    首先需要掌握的就是应用最广的excel,基础的数据处理、函数公式、透视表等,对于数据量不大的需求,excel基本可以满足。
  2. 数据分析工具
    在数据量超过10万,甚至百万级别之后,我们就需要利用一些可视化工具来完成分析需求。

常见的数据分析工具,例如tableau、power bi 、海致BDP等,除了能很好的满足更大数据量的需求之外,在可视化效果、零代码分析等方面也有着很好的优势。

选择工具时可以考虑的几个特点:

  1. 易上手,操作简单,不需要编程基础

  2. 支持导出、分享等

  3. 提供一些案例模版

  4. 可视化效果美观

这类分析工具的操作思路比较类似,通常是

数据上传/接入——数据处理——建立看板图表——拖拽分析

以BDP个人版的操作步骤为例:

1、数据上传
在数据源界面选择-添加数据源,支持本地表格、数据库等多种数据源类型
这里以本地excel表格为例,点击‘上传文件’,选择一个本地数据表,进行上传
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2、数据处理
工作表为储存明细数据的界面,在该界面可以查看数据,进行多种数据处理操作,比如不用再写vlookup公式,直接拖拽就可以完成数据匹配
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3、制作可视化看板
在仪表盘界面创建一个看板,点击右上角「添加图表」,一个看板可以添加多个图表,并进行自动排版
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将要展示的字段分别拖至维度和数值栏,选择所需图表类型,即可自动生成直观的可视化图表,返回即可自行保存
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后记

任何业务都会产生大量的数据信息,当我们利用一定的科技手段,从中分析、挖掘出有效信息,才能体现出其重要的价值。

在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业,迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

总之,数据分析已经成为职场中不可或缺的技能之一,作为程序员,学习数据分析技能可以帮助我们更好地了解企业和市场的情况,为企业决策提供更好的支持,也可以提升自己的职业竞争力。

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作者简介

朱宁,图像学硕士,具有丰富的AI研究背景及实战经验,曾任华为AI算法工程师和微软资深科学家。深谙机器学习、深度学习和数据分析的理论与实践,专注于计算机视觉和自然语言处理的前沿研究。紧跟ChatGPT技术的发展,成功将其应用于实际数据分析工作中,为AI项目带来显著成果。

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