“如何应用数据分析提升软件开发流程效率？”

文章目录

每日一句正能量
前言
python能做什么？
利用python工具进行数据分析
Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材？
数据分析思维和方法
- 数据分析思路
- - 明确目的或问题
  - 采用“假设”的方法入手
  - 锁定导致问题发生的原因
数据分析的基本步骤
数据分析的常用方法
软件工具的使用
后记
好书推荐——《巧用ChatGPT快速搞定数据分析》
- 推荐理由
- 内容简介
- 作者简介
- 购买链接
赠书活动

每日一句正能量

自古驱民在诚信，一言重百金轻。

前言

数据分析在当前职场中的重要性以及程序员如何学习数据分析技能？

数据分析在当前职场中扮演着至关重要的角色。随着科技的不断发展，公司和企业对数据的需求也越来越高，数据分析师成为了一个热门职位。但是，不仅是数据分析师需要掌握数据分析技能，其他职能岗位也需要有相关知识，例如市场营销、业务分析、产品管理、运营管理等等，数据分析可以帮助他们更好地了解市场、产品、用户等方面的情况，为企业决策提供支持。

那么作为程序员，如何学习数据分析技能呢？首先需要了解数据分析的基本概念和流程，包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化等等。其次，需要学习相关工具和技术，例如Python、R语言、SQL、Excel等等。最后，需要实践和项目经验，通过自己的实际操作和实践，才能更好地熟悉和掌握数据分析技能。

python能做什么？

学习Python后，可以进行以下方面的工作和任务：

数据分析和处理：Python在数据处理和分析方面非常强大，可以用于数据清洗、统计分析、建模和预测等。
网络爬虫和数据采集：Python可以用于网络爬虫开发，从网页、API和数据库中获取数据。
自动化和批处理：Python可以编写脚本来自动化重复性工作，如文件操作、网站登录、邮件发送等。
机器学习和人工智能：Python在机器学习和人工智能方面具有很强的应用价值，包括深度学习、自然语言处理、图像处理等。
Web开发：Python可以用于开发Web应用程序，如Django、Flask等框架可以使开发高效且易于维护。
游戏开发：Python可以用于游戏开发，如Pygame等框架可以帮助开发者快速制作游戏。

总之，Python非常灵活，可以应用于许多不同的领域和任务，只要你有足够的想象力和技能，便可以创造出无数有用的工具和应用程序。

利用python工具进行数据分析

以下是我所经历的一些工作：

数据清洗：使用Pandas库进行数据清洗，包括数据类型转换、缺失值处理、重复值处理等。
数据可视化：使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化，可以通过直方图、散点图、折线图等方式更加直观地呈现数据。
机器学习：使用Scikit-learn库进行机器学习建模，包括数据划分、特征工程、选择合适的算法进行建模等。
深度学习：使用TensorFlow和PyTorch库进行深度学习建模，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估等。
数据库操作：使用Pandas库和SQLAlchemy库连接数据库，进行数据查询、排序、过滤、合并等操作。
还有就是配合Excel做一些图表化数据分析等。

总之，Python具有丰富的数据分析工具，可以快速、高效地进行数据分析和建模。需要不断学习和实践，才能更好地发挥Python的优势。

Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材？

Python的入门学习方法和经典教材有很多，以下是我个人的一些经验和推荐：

官方文档：Python官方网站提供了详细的文档，包括Python语言参考、标准库参考、教程等，初学者可以通过阅读官方文档对Python有一个整体的认识，并深入理解Python的语法和特性。
在线课程：Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的Python课程，其中不乏一些名师的课程，可以按照自己的兴趣和水平选择适合自己的课程进行学习。
书籍：Python有很多经典的教材适合初学者阅读，例如《Python编程从入门到实践》和《Python基础教程》。这些教材内容丰富、系统、易于理解，可以帮助初学者快速入门。
实践项目：学习Python最好的方法是通过实践项目来深入理解Python语言和应用，可以通过一些网站、论坛、社交媒体等渠道寻找一些Python实践项目来参与。

我个人的入门学习方法是从学习基础语法开始，然后通过阅读一些经典的Python教材并实践项目来提高自己的Python编程水平，同时也会寻找一些在线课程提高自己的技能，还会利用Python官方文档来深入理解Python的语法和特性。

数据分析思维和方法

数据分析思路

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明确目的或问题

肯定很多人都有过这样的经历吧？接到一份“数据分析”的指示，很多人会先把过去一段时间数据的变化做成柱状图，然后再用折线图来体现每年相对上一年的增长。接下来，对数据进行 ABC分类。ABC 分类是指按照从大到小的顺序进行排序，根据不同分类在整体中所占比例的大小，将其分为“A 类”“B 类”“C 类”，这是一种排列优先顺序的分析方法。利用手边的数据，暂且先做了这些分析。可是在这之后，就会陷入停滞不前的状态，“接下来该怎么做呢……” 会出现这种情况，是因为分析者只关注了代表结果的数据，而没有具体考虑分析的目的或问题。结果性的数据，类似于销售额、订单量等，是体现业务好坏的结果型数据，容易统计，也容易受关注。但数据分析的目的是找到问题、分析原因、提出解决方案，仅靠结果数据，不太能找到问题原因。在上述中重点标记的几种方式，都是最常用大家都会的，分类、排序、趋势分析。所以说在数据分析中仅仅掌握方法是不够的，要先明确分析的目的。

采用“假设”的方法入手

在数据分析一开始缺少思路时，「假设」可以很好的帮助我们确定分析问题的范围和原因。在明确了目的和问题之后我们就可以采取假设的方法，对问题进行WHAT拆解。我们以【2020网易校招数据分析】中的一道题为例：

“你发现本月的支付用户数环比上月大幅下跌（超30%），你会如何去探查背后的原因？请描述你的思路和其中涉及的关键指标。”

在确认了分析目的后，我们可以先将问题进行拆分，拆分后我们会发现，影响原因有多个。我们需要考虑从何种维度对该指标进行比较，才能找到问题的关键。在依赖数据之前先进行推测，也可以说是 WHAT 型假设的一部分。这样一来，只要熟悉业务内容，人们就会想到“商品”“地域”“顾客年龄”等许多维度。从中优先挑选与问题联系最紧密，最能体现差异的维度进行比较，便可以找到问题的关键。

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针对此题，我们假设是新用户数变少了，接下来我们确定了其中一个分析方向，然后再对新用户进行拆解，例如不同渠道的新用户数，具体是哪个变少了，该渠道的投放是否有效，再从用户年龄、地域、性别等分别进行假设验证。

锁定导致问题发生的原因

通过假设我们确定了关键问题后，就可以利用我们下面会讲到的各种数据分析方法，对关键问题进行分析，例如在用户分析中常用的RFM模型，研究转化率时常用的漏斗分析等，例如，分析转化率时，通过对比不同渠道转化率，发现其中一个渠道引流量明显减少，对这个渠道用户进行细分，具体是20-30岁年龄段用户下降，正好是我们的主要消费用户画像。

最后需要根据分析出的问题及原因讨论制定具体的解决方案和措施。

数据分析的基本步骤

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明确、清晰数据分析的目的
梳理和确定分析逻辑，确定方法
分析所用数据的收集、处理等
采用统计、数据挖掘等提取有价值的数据
采用文字、表格、可视化图形等展示成功
得出数据分析的结论，撰写分析报告

数据分析的常用方法

不同的数据分析方法适用于不同的场景。而且数据分析方法并非只用于工作中，生活中也颇有用处，换个角度思考问题或许就能发现新的世界。以下整理的是常见的9种数据分析方法：

逻辑树分析法

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。

多维度拆解分析法
多维度分析实质是细分分析，多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开，一个是指标的细化，一个是维度的多元，比如时间维度，竞品维度等。

比如求职的过程中，评价一个公司是否适合，可以从多个维度分析：
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这个和逻辑树的思路较为类似。主要是把一个模糊的问题，拆解成多个子问题。

PEST分析法
PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。PEST分析法一般是在市场调研的时候用。
对比分析法：

对比分析法也叫“比较分析法”，是将客观事物加以比较，以达到事务的本质和规律，并做出正确的评价的分析方法。

对比分析通常将两个相互联系的指标数据进行比较，再通过图表的方法展现出来。分析方法包含：绝对比较和相对比较。
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曾经有一句话让我记忆深刻，“好的数据指标一定是比例，好的数据分析一定有对比。确实现在在数据分析工作中根本离不开对比”。

假设检验分析法
假设检验分析方式是一种利用数据做决策的过程。基本步骤为：提出假设-收集证据-得出结论（结论必须以数据作为支撑）

如果你想找问题发生的原因，就用到假设检验分析方法。比如侦探片就会经常用这个办法，先假设在论证。

在工作中常用假设论证法，可以快速提升你的业务思考能力。

相关分析法：
相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。相关分析还分“直接相关”和“间接相关”同样的会有负相关，不相关，非线性相关。实际工作中我们会制作散点图来分析两个不同事物的相关性：

比如一个APP里，用户反复浏览一类商品，就会给他推送相关产品。又如抖音，B站推荐我喜欢的视频。豆瓣推荐喜欢的电影会用到相关分析。

群组分析法：

按照某个特征将数据分为不同的数据组，然后对比各个数据组的数据。根据产品业务不同灵活定义数据分组，然后分析数据指标。

假如你想对用户留存和流失分析，就要用到群组分析法。如下图：产品发布版本的更新是导致用户增长还是流失。可以按照用户使用产品的周期特征进行数据分组。

RFM分类法：

RFM用于对用户价值分组，实现精细化运营。类似矩阵法，但是是把二维矩阵转化成了三维。相比于其他分组方式，它的优点在于简单。
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RFM分析方法即用R、F、M这三个指标对用户进行价值分组。

R（Recency）：最近一次消费时间间隔。

F（Frequency）：指用户一段时间内的消费频率。

M（Monetary，）：指用户一段时间内的消费金额。

最终路径法
最终路径法也可以叫漏斗法，AARRR也属于漏斗法的一种。如果你想分析用户的行为或者产品运营，就要用到最终路径法。通过对于起始和目标之间步骤的管理以及数据的反馈精细化运营。

如网上商城从点击到付费中间路径的用户行为分析。在线教育点击到付费中间的转化等等。

常规的9种数据分析方法就简单介绍到这了，应用过程还是必须实际业务场景灵活掌握，否则一切都是空谈。

软件工具的使用

excel
首先需要掌握的就是应用最广的excel，基础的数据处理、函数公式、透视表等，对于数据量不大的需求，excel基本可以满足。
数据分析工具
在数据量超过10万，甚至百万级别之后，我们就需要利用一些可视化工具来完成分析需求。

常见的数据分析工具，例如tableau、power bi 、海致BDP等，除了能很好的满足更大数据量的需求之外，在可视化效果、零代码分析等方面也有着很好的优势。

选择工具时可以考虑的几个特点：

易上手，操作简单，不需要编程基础
支持导出、分享等
提供一些案例模版
可视化效果美观

这类分析工具的操作思路比较类似，通常是

数据上传/接入——数据处理——建立看板图表——拖拽分析

以BDP个人版的操作步骤为例：

1、数据上传
在数据源界面选择-添加数据源，支持本地表格、数据库等多种数据源类型
这里以本地excel表格为例，点击‘上传文件’，选择一个本地数据表，进行上传
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2、数据处理
工作表为储存明细数据的界面，在该界面可以查看数据，进行多种数据处理操作，比如不用再写vlookup公式，直接拖拽就可以完成数据匹配

3、制作可视化看板
在仪表盘界面创建一个看板，点击右上角「添加图表」，一个看板可以添加多个图表，并进行自动排版
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将要展示的字段分别拖至维度和数值栏，选择所需图表类型，即可自动生成直观的可视化图表，返回即可自行保存

后记

任何业务都会产生大量的数据信息，当我们利用一定的科技手段，从中分析、挖掘出有效信息，才能体现出其重要的价值。

在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业，迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

总之，数据分析已经成为职场中不可或缺的技能之一，作为程序员，学习数据分析技能可以帮助我们更好地了解企业和市场的情况，为企业决策提供更好的支持，也可以提升自己的职业竞争力。

好书推荐——《巧用ChatGPT快速搞定数据分析》

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内容简介

本书是一本关于数据分析与ChatGPT应用的实用指南，旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及利用ChatGPT进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本书正是为了满足这一市场需求而诞生。

本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。各章节详细介绍了运用ChatGPT在数据分析过程中解决实际问题，并提供了丰富的实例以帮助读者快速掌握相关技能。

本书适合数据分析师、数据科学家、研究人员、企业管理者、学生，以及对数据分析和人工智能技术感兴趣的广大读者阅读。通过阅读本书，读者将掌握数据分析的核心概念和方法，并学会运用ChatGPT为数据分析工作带来更高的效率和价值。