數(shù)據(jù)分析最重要的可能并不是你熟悉的編程工具、分析軟件，或者統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，而是清楚你所使用的統(tǒng)計(jì)知識(shí)(統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量、時(shí)間序列、非參數(shù)等等)背后的原理、假設(shè)及其局限性，知道各種數(shù)據(jù)分析工具(例如數(shù)據(jù)挖掘)能帶來什么，不能帶來什么，看到一組統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的結(jié)果你能言說什么，不能言說什么。
　　這一切的背后，需要一套完整的“科學(xué)”邏輯框架，讓你了解自己手中的工具的本質(zhì)，你才能從數(shù)據(jù)中“正確地”發(fā)現(xiàn)有效的信息，而不是胡亂地使用一大堆自己都搞不清楚的工具來堆砌分析結(jié)果，這樣得到分析結(jié)果不僅無用，而且有害。
　　知道了這些后，希望成長為“數(shù)據(jù)分析師”，就需要著手訓(xùn)練自己的能力和洞察力。既然是「數(shù)據(jù)分析師」，那就分別從“數(shù)據(jù)”和“分析”兩方面入手。
　　“數(shù)據(jù)”當(dāng)然包含了數(shù)據(jù)收集、處理、可視化等內(nèi)容，每個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)于最后的結(jié)果都有關(guān)鍵性的影響。其中涉及的技術(shù)性內(nèi)容只是一部分而已，更重要的是你要理解數(shù)據(jù)收集(是否存在采樣偏差?如何糾正或者改進(jìn)？)、處理(是否有漏洞或異常情況沒有考慮？)背后的邏輯。
　　例如：如果分析股票數(shù)據(jù)用于設(shè)計(jì)交易策略，那么你不僅需要明白數(shù)據(jù)處理本身的問題，還要清楚金融市場(chǎng)的基本知識(shí)。例如，使用股票價(jià)格時(shí)，到底要用收盤價(jià)，還是復(fù)權(quán)價(jià)；復(fù)權(quán)價(jià)的話要用前復(fù)權(quán)價(jià)還是后復(fù)權(quán)價(jià)。這些選擇與數(shù)據(jù)分析沒有太大的關(guān)系，純粹決定于你分析的目的是什么。因此你要充分了解這些概念背后的邏輯、動(dòng)機(jī)是什么，才能正確地根據(jù)自己的目的作出選擇。
　　數(shù)據(jù)可視化更多的是一門藝術(shù)：如何把信息以最恰當(dāng)?shù)姆绞匠尸F(xiàn)給希望獲得這些信息的人。首先，你要充分理解這些信息究竟是什么，有什么特點(diǎn)，你才能較為恰當(dāng)?shù)倪x擇采用的可視化工具。
　　另外一部分就是“分析”。當(dāng)然就是各種分析模型，還是需要了解這些模型背后的邏輯，要放到整個(gè)項(xiàng)目的上下文中去看，而不是單純地在模型中看。
　　總而言之，“理解”數(shù)據(jù)以及其中的信息是非常重要的，這決定了你的分析和呈現(xiàn)的方法是否合適，決定了最后的結(jié)論是否可靠。
　　現(xiàn)在可以回答題主的問題了：成長為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，要注意“理解”你的知識(shí)，形成一個(gè)系統(tǒng)，而不是像機(jī)器人一樣機(jī)械地胡亂套用模型。在這個(gè)理念下訓(xùn)練你的編程能力，了解你所分析對(duì)象的原理和盡可能多的細(xì)節(jié)。在這個(gè)基礎(chǔ)上，才能談數(shù)據(jù)分析。

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