数据分析算法之外应该学习的知识

数据分析师现在已经成为了一个热门的职位，高薪的吸引力让很多先要从事这方面工作的人趋之若鹜，各种数据培训课程的开设，但是重点都是在怎么学习算法、怎么进行数据处理，怎么*数据模型可以更好对数据进行数据分析。但是对于想要从事数据分析的人来说，要知道还有其他更重要的知识。
**、对于数据模型的正确认识
一个好的数据模型可以帮助企业预测未来的数据，这个模型是不是有效的，能不能为企业服务，数据分析师会使用自己的数据处理方法和数据分析方法去收集和分析数据，数据分析师不能无条件的依赖数据模型，起码要保证自己数据分析结果和预测的结果是一致的，对于刚刚进入数据分析行业的人员来说，比较*有一个认识误差就是，对数据模型的依赖性强，数据分析师对于数据要有先天的敏感性。当数据不稳定的时候，或者数据发生变化的时候，要根据相关性的分析搜集数据进行推导。
第二、通过学习将数据的特征进行提取
机器学习的功能是很强大的，但是很多时候通过机器进行的数据分析不能够很好的表现出数据的特征，用机器进行数据分析的过程中，要充分保证信息的充足，如果不能有很好的线性组合的分析，那么机器就不能通过洞察数据来提取数据的特征，对于数据分析人员来说，只要掌握其中的一种线性分析方法，理解的方法对了，那么底层的模型也就对了，因为分析的方法有多种多样，虽然方法都是不一样的，但是预测结果都是大同小异的。
第三、对于行业特征的理解
数据分析行业的特征是什么样，数据分析师只有在自己工作的过程中进行体会才会不断的得到，你所学习的书本里面会告诉你一些基本的概念，但是不能告诉你数据分析行业的体会是什么，总之都是一个慢慢体验的过程。


本文转自上海西线学院官/

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