【數(shù)據(jù)分析師證書有沒有用】數(shù)據(jù)分析師證書含金量非常高,不僅證明了個(gè)人在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)素質(zhì)和實(shí)踐能力,也為個(gè)人的職業(yè)發(fā)展提供了有力的支持和*。持有大數(shù)據(jù)分析師證書可以為您提供更多的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。

數(shù)據(jù)分析的原則

節(jié)點(diǎn)不宜過多:超過5個(gè)節(jié)點(diǎn)的漏斗,用戶流失可能是多個(gè)因素疊加,需要分層拆解。例如,"瀏覽商品→加入購物車→提交訂單→支付成功"這一漏斗,如果購物車對(duì)訂單的損失率較高,則可能分為庫存問題、價(jià)格擔(dān)憂、折扣計(jì)算錯(cuò)誤等子場景。

結(jié)合用戶行為洞察:漏斗只能顯示哪里丟失了,不能解釋為什么丟失了,*好配合用戶訪談或者行為畫面記錄,比如找到一個(gè)跳出率很高的頁面,記錄畫面后發(fā)現(xiàn)按鈕顏色和背景太接近,用戶找不到入口。

注意異常波動(dòng):流失率的突然變化比長期穩(wěn)定的高流失率更值得警惕,比如某天支付環(huán)節(jié)的不良率從2%飆升至15%,可能是第三方支付接口出現(xiàn)故障,需要立即調(diào)查。

數(shù)據(jù)分析的類別

研究數(shù)據(jù)分析:模型不系統(tǒng),純學(xué)術(shù)性,實(shí)際應(yīng)用難以落地;它需要較強(qiáng)的編程能力和較強(qiáng)的模型理論能力
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:非系統(tǒng)性,純業(yè)務(wù),不需要編程能力,模型比較簡單
數(shù)據(jù)挖掘解決方案:系統(tǒng)性,結(jié)合學(xué)術(shù)和商業(yè),需要適度的編程技能和適度的模型理論技能
一般來說,商業(yè)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景比較廣泛,更適合專業(yè)人士。

數(shù)據(jù)分析的知識(shí)

對(duì)于那些想要成為高級(jí)數(shù)據(jù)分析師的人來說,掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)是必要的:

特征工程的基礎(chǔ):如何統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)特征,選擇不同的特征,優(yōu)化模型;

基本分類算法:決策樹、隨機(jī)森林等。

基本聚類算法,數(shù)據(jù)挖掘,常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法知識(shí)等

數(shù)據(jù)分析的能力要求

掌握數(shù)據(jù)分析的基本原理和一些有效的數(shù)據(jù)分析方法,并能靈活地運(yùn)用到實(shí)際工作中,從而有效地開展數(shù)據(jù)分析?；痉治龇椒ㄓ?比較分析、分組分析、交叉分析、結(jié)構(gòu)分析、漏斗圖分析、綜合評(píng)價(jià)分析、因子分析、矩陣相關(guān)分析等。高級(jí)分析方法包括:相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、時(shí)間序列分析等。

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