数据分析论坛-数据分析论坛有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析论坛的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析论坛的解答，让我们一起看看吧。

1. 实况手游教练数据怎么看？
2. 29岁转行做大数据分析师晚不晚？

实况手游教练数据怎么看？

1 实况手游教练数据可以通过多种途径进行查看，包括游戏内的数据面板、第三方游戏数据分析网站以及相关论坛和社交媒体等。
2 查看教练数据可以了解到教练的战斗力、经验值、胜率、近期表现等方面的情况，这些数据可以帮助玩家更好地了解自己的教练实力和优缺点，从而制定更合理的游戏策略。
3 此外，还可以通过对比其他玩家的教练数据来进行参考和分析，了解当前游戏的潮流和趋势，从而更好地应对游戏中的挑战。

29岁转行做大数据分析师晚不晚？

谢谢邀请！

对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。

随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。

大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，excel就是一个数据分析的利器。

随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。

对于基础比较好的人可以从事研发级分析，目前通过机器学习的方式来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等，机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。

目前***用python进行机器学习实现是比较常见的选择，由于Python语言自身比较简单，而且Python语言有大量的库可以使用，所以***用Python做机器学习是非常方便的，在开发周期、代码量和代码调整等方面，Python与J***a相比都具备一定的优势。

人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

谢邀。如果你是29岁，你会觉得晚了。但是越往后一年，你会越觉得为什么29岁时不开始？

大数据分析师，需要的是数据库，编程语言，分析工具，数学理论，沟通表达，甚至是PPT能力。但其实这些都不是最重要的，它们只是***性的基本要求。最重要的是逻辑分析能力，敏锐的洞察力，抽象与分拆能力，行业与社会的见解力。这些最重要的东西是靠成熟的心智，丰富的经验堆积，量变到质变得来的。因此，29岁真的不晚，或许刚好是起步的年龄。

30岁时觉得20岁很年轻，40岁时觉得30岁很年轻，50岁时又觉得40岁很年轻……

可能有很多原因想让你在29岁转行，兴趣？赚更多钱？实现当初的梦想？无论何因，遵循内心，志存高远，脚踏实地，一切都可以重来。

谢谢大家。

29岁转行做大数据分析师为时不晚，但是我不建议大家盲目转行。

为什么这么说？29岁将近30岁正值人生的关键时期，如果工作正出于上升期或者比较稳定的状态，一般不会轻易转行，因为转行的风险比较大。当然如果你已经下定决心转行大数据分析师，那么一定要提前预判各种困难出现的可能性，同时制定详尽完备的学习提升***，为达成目标放手一搏。

身处大数据时代，之所以有越来越多的小伙伴准备转行做大数据分析师，正是看中了大数据分析师未来的发展前景。那么要想成功转型成为一名合格的大数据分析师，都要学习哪些知识呢？下面我就帮大家总结一下大数据分析师所需掌握的技能点：

1、统计学知识

这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。当然，做个一般的大数据分析师，不会涉及到很深的高等数学知识，但是要想成为一名优秀的大数据分析师，还是要在高数方面多下功夫。

2、分析思维的练习

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

3、数据库知识

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。

4、业务学习

其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。

5、开发工具及环境

比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具J***a、python等等语言工具。

其实做为一名大数据分析师是相当烧脑的。单纯的数据方面能力远远不能达到岗位需求，业务和统计知识的学习也是必不可少的。所以如果你已经认准大数据分析师这条路，就请坚定不移的走下去，并未为之不断奋斗，努力前行！

如何转行数据分析师

近年来，各大平台开始炒起了“数据分析”热，导致有不少小伙伴来问我：做数据分析师有那么好吗？如何转行做数据分析师？学数据分析难不难？

我想首先澄清一个概念：“转行”。对于从未接触数据分析领域或者大数据领域的童鞋而言，“转行”这个词其实是不够准确的，大部分的童鞋还是符合“入行”这个词。就我看来，字面意义的“转行”更像是平行概念，似乎是在同一个水平面，走到街转角，然后右转，便到了另一番天地。

但是实际的“转行”是远比这残酷的。

“转行”的第一个动作一定是放弃和下沉。放弃你现在所拥有技能带给你现在的地位和薪资，是走下现在的台阶，到达更低的台阶，然后再往上攀登的过程。也就是说：没有放弃和下沉，你谈不上是在转行。如果你要转行，一定要意识到转行的残酷性。

很好，你已经意识到转行的残酷了。你放弃了现有的，也心态和身体都下沉做好了起跑的准备了。下一步，就是精准地找到那扇门：进入数据分析师世界的大门。

注意“精准”这个词。那一定是旁边那些形形***的门你都不选，而选了唯一的这一扇门。为了找到这扇门，你经过了无数次的百度搜索，论坛搜知识点，然后在判别上去伪存真，最终找到了进入数据分析师这条正确的大门。

那如何找到这扇门呢？

高度概括就两件事：工具+方***。工具从初级到高级的排序是：Excel, MySQL, BI, Python, 算法等。

你需要做以下几件事：

1. 掌握数据分析工具

A. 基础工具：excel

excel能够帮助你实现数据***并可视化，只需用到其中部分功能即可完成日常量数据的计算工作。

B. 提取数据工具：MySQL

MySQL数据库中包含基本的增、删、改、查等语法，你可以利用它对数据进行清洗和规范化。

C. 分析工具：python

爬取数据，并对数据进行分析和挖掘收集，python有非常丰富的库去访问网页文档的api以及后期网页文档的快速处理。

D. 可视化工具：excel、PPT、FineBI

可视化就是将原本比较抽象的数据用图表的方式呈现出来，使数据变得更加清晰，便于理解。excel和PPT就是相当常用的可视化工具。

E. 机器学习或神经网络等算法

算法的作用就是把事物的已有特征跟这件事的结果，这个“特征x”和“结果y”之间建立一个数学公式之间的联系。从无数个已知的x，y之中找到x,y最优的关系的数学公式，最终找到一个数学公式能在已知很多x的情况下，预测它的y值。这个听起来或许没那么直观。但是它的应用是及其广泛的。比如：如果已知各个森林的各种实时数据，就能够知道哪个森林更容易着山火，下次就避免这种山火。

2. 掌握数据分析方***

这个就是结合到公司的业务要找到最符合公司的数据分析模型。通常每一个特定行业都有业务分析习惯使用的模型，例如电商中常使用的分解因子分析，漏斗分析等；零售行业常用RFM模型；教育行业常用时间趋势分析，描述性统计分析，人物画像分析等。每个行业所对应的数据运营模型甚至是算法，都会是定制化的，个性化的，但是这背后都会有通用逻辑。掌握这些通用逻辑，是数据分析师在业务模型上变通的基础。也就像是学习篮球，你先得学会基本运球技巧，熟练左右手上篮，然后再在实战中练习传球，走位等等。掌握通用技能就是练习左右手上篮以及运球技巧，在实际业务中运用模型也就是练习走位和传球。对于想入行的零基础学员来说，掌握数据分析通用方***是极其重要的。

然而，没有人是能够一蹴而就就掌握好这么多工具和方***的。所有的远航都得有一个开始的远点，入门数据分析师也一样。

一开始，你可能只是学习成为初级数据专员。这要求你熟练掌握excel、PPT，会做VBA、会做***表、会使用基本公式，这样你已经能做很多传统公司的数据专员了。第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。然后是专业的数据分析师，你要非常熟悉统计学，回归、***设检验、时间序列等等，还要会做数据可视化，掌握了这些技术，就足以应付大多数的互联网业务。最高阶的就是数据科学家，到了这个阶段，已经成为了数据分析师中的王者，要求你精通统计学，会使用机器学习，比如调参数和优化，而取数、数据仓库、可视化什么的，对你来说就是小菜一碟。

其实，数据分析已经逐渐成为了职场中的必备技能，无论你是不是想要成为一名数据分析师，数据分析都应用在我们生活中的方方面面。学习数据分析能够充分发挥你在工作中的超强能力，如果你想要有更系统的学习方案和职业规划，欢迎加入【聚数学院】~

想要获取更多数据分析相关资讯，欢迎关注我们的头条号和公众号：聚数云海

到此，以上就是小编对于数据分析论坛的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析论坛的2点解答对大家有用。