知识|要成为数据分析师，你必须知道的8件事模型|步骤|令人兴奋|数据分析

数据分析是一个非常有前景的职业
建立数据分析事业必须掌握的8件事
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数据分析在业界已经流行了很长时间，我必须说这是最激动人心和最有意义的工作角色。数据分析家不仅享有很高的薪水规模，而且还获得了带来直接业务影响的机会。对于数据分析家而言，每天似乎都是一次冒险。
如今，数据分析的当前市场规模为380亿美元。预计2025年的市场规模将达到1400亿美元。这意味着我们可以预期，对tdata科学家的需求激增将持续数年！
根据Glassdoor的说法，数据分析家的平均薪级为Rs。中国每年90万人民币，而计算机程序员的平均工资为卢比。每年40万。您可能会猜到我要怎么做！

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【 知识|要成为数据分析师，你必须知道的8件事】从零售和电子商务中的消费者行为分析到计算机视觉应用程序（例如对象和人类的检测和分类），数据分析在各个行业中都有应用程序。简而言之，数据分析现在无处不在，并且这个领域将成为未来十年中最令人兴奋的领域。我们仍处于数据和人工智能的新生阶段。
在本文中，我列出了在从事数据分析事业之前应了解的8项重要知识。这8个要点以及整个机器学习生命周期以及其他所有内容，都已在AI认证和MLBlackBelt+计划中得到了全面涵盖。这是一项旗舰计划，可让您为行业中的数据分析事业做好准备。
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那么，关于数据分析的这八件事是什么？
1.什么是数据分析？
2.数据分析角色是什么样的？
3.数据分析家解决的问题
4.您必须知道的数据分析角色
5.如何开始？
6.您必须掌握的工具
7.软技能
8.如何获得招聘人员的认可？
什么是数据分析？
数据分析似乎确实令人兴奋，但首先，让我们弄清基础知识！数据分析到底是什么？我不会为您带来冗长的定义，所以这里有一个简短的解释：
数据分析是统计，计算机科学和特定领域知识的融合。
统计和计算机科学是可以通过学习和一点点实践来完善的通用基础知识。这是领域知识，需要时间，研究和努力来获取。
您无需精通每个垂直领域，但从长远来看，对所有垂直领域都有一定的了解会有所帮助。
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数据分析本身就是一个很大的领域。它从简单的数据报告活动开始，到使用人工智能进行高级预测建模。从下面的数据分析领域可以看出，复杂性越高，其业务价值也就越高。
数据分析令人振奋！现在，让我们看一下数据分析家的实际角色。
数据分析家的角色是什么样的？
警告：这些术语在行业中经常使用。确切的角色可能取决于组织在数据计划中的成熟度。
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数据分析家的作用相当广泛，并且在很大程度上取决于您正在从事的项目的类型。在这里，我们将讨论数据分析项目的一般生命周期。
了解问题陈述——看起来很简单，对吧？相信我，事实并非如此。理解问题陈述将是整个项目过程中成败的情况。在这一阶段，数据分析家团队和有关团队将研究项目的目标和预期要求。此步骤需要良好的沟通技巧和涉众管理。一位出色的数据分析家会毫不犹豫地在此步骤上花费大量时间。一旦问题陈述明确，数据分析家就可以继续收集数据。
收集数据——一旦获得要求并形成假设，数据分析家便会继续挖掘所需的数据。数据源可能会有所不同，例如公司数据仓库，Web抓取等。
数据清理——这是整个数据分析项目中最耗时的过程。这可能会占用您80％的时间。在这里，数据分析家将研究，操纵，整理数据。时间和精力是值得的，因为数据的健康状况将反映输出模型的健康状况。在此阶段，数据分析家将处理异常值，丢失数据值，更正数据类型以及许多其他操作。这不是最令人兴奋的步骤，而是最重要的步骤。
探索性数据分析（EDA）——基本上，这是数据分析家获得数据“感觉”的步骤。在此阶段，您可以分析数据集中的每个要素或多个要素并检查其行为。您还可以分析功能与其他功能的关系。您可以期望在此阶段进行大量的数据可视化。在此阶段准备获取一些关键的见解，这些见解将在其他步骤中为您提供帮助。
特征工程——特征工程不是那么重要，而是一门艺术。这是一个反复的过程，一个接一个地遍历所有功能并应用操作以提高模型的性能。例如，您可以组合一些强大的功能并尝试改进模型。这将需要大量的反复试验。
模型构建——模型构建本身是相对较快的步骤，但规划很重要。您要使用高精度模型还是可以返回特征重要性的模型？您将需要考虑并选择模型构建和评估策略。