為什麼學了那麼多，還是做不好資料分析？
唯有功夫深
鐵杵才能磨出繡花針
作為資料建模界的老司機，
這幾天，實習生小天非常困惑地問我：超模君，為什麼學了那麼多，可我還是做不好資料分析？
這樣的問題，超模君並不是第一次聽到。超模君也嘗試過那種痛苦而糾結的經歷。
上課的時候老師就說SPSS很常用，外面的企業都在用。第二天就聽到做金融分析的表姐說：她們公司都是用SAS做資料分析。。第三天上網到某資料論壇討論的時候，
然後我們開始在不同的軟體內穿梭，總擔心學不會哪一個軟體而被淘汰。而最後的結果卻是：每個軟體都學了皮毛，把自己累得疲憊不堪。
除了軟體學習之外，
統計學、資料庫導論、資料採擷導論、機器學習導論、關聯規則等等，每一本都厚的足以拍暈一個人的架勢。
一旦你開始做資料分析和挖掘，你會發現你看的書已經超過大學四年的總和。而等看完這些內容才入門的話，最悲劇的是：和你同期的人早已把你甩在身後了。。。
那也就有模友會問，對於資料分析和挖掘來說，有沒有快速有效的學習方法呢？
超模君不敢斷言有沒有，只能分享一下自己覺得行之有效的方法，僅供參考！
-----數學是杆槍-----
作為一名數學系畢業生，其實學習的很多內容（不可否認，確實很有用）早已還給老師。而記憶最深的還是宿舍內各種痛並快樂的故事。
所以為了做好資料分析和挖掘這項工作，超模君也是重新翻閱了以前很多的書籍和內容，把相關的數學知識再過了一遍，努力讓真正地玩轉用數學——數學建模。
但也有模友跟超模君說：學校課本上的知識太呆板了，理論推導看不下去。。。
既然你都知道課本上的知識太呆板，那就去找找專門寫數學建模應用的書籍呀（司守奎《數學建模演算法與應用》），對症下藥才是王道！
當然，資料分析和挖掘這一塊，
-----軟體是槍法-----
對於軟體的使用，千奇百怪，有人說SPSS好，有人說金融都用SAS（怪不得SAS軟體那麼貴），有人就說現在都用開源軟體R語言或者Python。
而超模君還想說，還有Excel（最基礎的資料處理工具，誰用誰知道）。
那我們到底該選擇什麼軟體呢？
其實在做資料分析的時候，我們追求的首位並不是完美，而是有效。公司並不在乎你用什麼軟體完成工作，而更在乎你用了多少時間，實現了怎樣的效果。
如果作為一名新人的話，超模君第一建議是：Excel+Python/stata，幾乎可以完成大部分數據量的分析工作了。
-----資料來源是子彈-----
超模君，我已經有了知識儲備和技術儲備，那是不是我們就能持證上崗了嗎？
NO！NO！NO！你還差一個重要的東西——資料獲取！
如果沒有資料來源，卻空有一身資料分析本領，那不就是巧婦難為無米之炊嗎。
那就有模友會問：超模君，資料獲取需要怎麼做呢？
其實現在有很多平臺已經有做資料來源共用（不過部分資料來源還是要收費），除此之外，用Python爬取資料也算當前的主流，可以獲取很多意向不到的資料哦（噓）。。。
數學知識+軟體技巧+資料來源，組成了資料分析大殺器！
對於資料分析課程也需要精益求精，看過那麼多資料分析課程！
超模君還是比較喜歡城市資料團的資料達人培養計畫。說實話，他們做的圖真TM好看。。。（是的，上面那些圖都是資料團提供的）
尤其是大鵬老師的課程：資料獲取、資料分析到最後的視覺化都做得極為精美。
資料達人培養計畫（城市資料團*網易雲課堂聯合推出）
話不多說！點擊閱讀原文進入網易雲課堂進行報名，如有疑問加入資料團學4群（Q群： 486175793 ），有福利哦！
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