未來公務員都會是資料分析高手了，你還要當個只會Excel的小白嗎？

據外媒報導，新加坡2萬公務員將在未來5年內接受資料分析培訓，新加坡政府已任命首席資料戰略官員，領導實現政府各部門的資料化計劃。大資料時代，公務員們都得是“資料”高手！資料分析在新加坡已經是最熱門的職業，也是應屆生們的首選職業之一。

大資料風潮席捲全球，為什麼人人都要學資料分析？

1.為什麼要學資料分析

大資料號稱新時代的石油，很多行業都開始用資料驅動業務，通過對資料的分析和挖掘，從單純的資料包表，到建模分析，深入挖掘，來幫助業務部分來系統的思考問題。

 

同時，資料分析也相對容易一些，比較好上手。

 Python的應用的領域可以分為爬蟲、web開發、資料分析、機器學習等方向。和機器學習相比，資料分析偏業務，機器學習偏工程，資料分析入門對數學功底和演算法基礎的要求並不是特別高。

2.為什麼選Python做資料分析

可以來做資料分析的語言和工具比較多，為什麼偏偏選Python？

拿常見的R語言和Excel來說：

R語言其實是為統計學而生的語言，用來做統計學確實非常厲害。

但是R語言在語法的美觀和使用的簡潔便利上看，要比Python差很多，小函式一堆，而且語法不好理解，沒有Python這麼容易上手和通熟易懂。

而 Excel只能做一些簡單的處理邏輯處理，適合小規模的資料集，或者簡單的資料清洗，對於複雜的邏輯處理，資料清洗，還是用Python來的方便。

3.資料分析崗位職業發展路徑

在資料科學領域，有三個不同的角色，分別是：商業分析師，資料工程師和資料科學家，難度依次遞增。

1.商業分析師

商業分析師的工作主要圍繞報表和指標這兩塊兒，包括：

1).定義關鍵績效指標

2).設計和實現報表

3).從使用者那裡收集報表需求

4).與資料工程師對接確保資料被正確地收集和儲存

5).查詢資料（一般是聚合過的）

2.資料工程師

資料工程師的工作主要圍繞架構和收集這兩塊兒，包括：

1).通過寫資料傳輸包、設計聚合過程、優化儲存，來構建和維護資料傳輸和儲存的基礎設施

2).將生產環境產生的原始資料，轉換為商業分析師可以用來製作報表的格式化的資料

3.資料科學家

資料科學家的工作主要圍繞預測和優化這兩塊兒，包括：

1).負責構建預測演算法，以提升使用者體驗，最終增加參與度、留存率、收益

2).負責資料驅動的產品的改進和建議

這其實是一個金字塔，商業分析師位於金字塔的最底層，資料科學家位於金字塔的最頂層。

4.資料分析師的薪資如何

拉勾網上資料分析師基本上在1-2年經驗的平均年薪在20萬左右。

再看一下資料分析師的崗位主要需求城市：

主要是在北上廣深和杭州 5個大的城市，其中北京的需求最多，幾乎是第2/3/4位的總和。

5.資料分析需求技能

資料分析的內容多，而且比較全面，比如我們前面寫了很多關於房地產，拉勾照片，旅遊網站的資料，一般來說資料分析分下面幾個過程：

第一步：資料的爬取

資料分析過程非常像我們平時做飯，第一步要先買菜，如何獲取資料呢，很多時候我們需要爬取資料，爬蟲涉及的知識比較多：

比如常見的http原理，爬蟲的基本解析庫reuqests，網頁解析庫BS,Pyquery,掌握一些分散式爬蟲的框架，當然還有一些反爬蟲的策略。當然如果我們能有現成的資料集會方便很多。

第二步：資料格式的處理和清洗

買好了菜，接著我們需要洗菜，也就是資料清洗！常見的資料集都是csv和json格式，需要熟練的掌握著兩種格式的。Python中資料分析的神兵利器是Pandas,這個庫非常好用，功能也是非常強大的。可以對資料進行各種花色的清洗和切割，幾乎所有用Python玩資料分析，必須學會pandas庫的用法。

第三步：資料的儲存

清洗完成之後資料需要儲存起來，一般用的比較多的 SQL 和 MongoDB。幾乎所有的資料分析師招聘都會面試SQL的用法，所以掌握一門資料的使用是非常有必要的！基本的增刪改查這樣入門級的操作，一定要熟練掌握。

第四步：資料的探索

我拿到一個資料集之後，需要對資料進行探索，分析資料之間的關係，每個特徵值，每個變數的之間相關性和相互的影響，比如常見的EDA 探索資料分析法。

單變數，雙變數和多變數的探索，可以從很多角度，對資料進行切片分析，非常資料集中的變數之間的關係，找出相關性比較強的資料。

如果需要對資料進行深入的挖掘，需要了解機器學習的相關演算法，大體分監督學習和無監督學習，比如迴歸問題，分類問題。這部分對資料集進行深入挖掘之後，可以找出資料間的規律，訓練好的之後，可以預測資料，很是牛逼。

第五步：資料的視覺化

展現資料最好的方法就是資料視覺化，資料的視覺化有很大的庫，比如 echart，matplotlib，d3 和 Tableau，當然還有excel，一般資料分析師必須要掌握exce或者Tableau。尤其是Tableau現在越來越多的公司用它來做視覺化分析，有一個有趣的必然，同樣一個庫用R語言需要30分鐘才能完成，Tableau只需要5分鐘。

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