系统的学习数据分析——我的职业规划
- 发现问题是开始的第一步
我现在是985的研一学生，虽说对于找工作并没有像正在面临毕业和正亟待转行的人那么迫切，但是每每想到自己明年的秋招将会是怎样的光景，心里还是缺少底气，甚至想都不敢想。
因为我的计划是毕业之后找工作，所以在研究生期间的学习和知识积累不仅要为最终的毕业论文服务，还要考虑就业所需。我一直想去互联网企业工作，也初步确定了未来的职业方向就是机器学习和数据分析。我的专业与数据分析关系很大，所以许多相关的知识我都有学习过，像是数据库，基本的编程语言，数据结构等。但仅仅是学了皮毛，平时没有应用和实践，虽说学了很多，但是感觉都是纸上谈兵。之前自己也买过一些相关的书籍和视频，看过一些从业人员的经验，但是还是觉得无从下手，说数据分析，该分析什么不知道，要有怎样的呈现也不知道。也看到许多人说，学习要靠问题导向，参加一些项目和竞赛做一遍就知道了，所以我很早就注册过Kaggle，可是第一次打开之后我反而更加气馁了。直到现在，我都没有真正学会数据分析。
所以，希望从现在开始从最基础的数据分析学起，按部就班，熟悉数据分析的思路和流程，努力的培养自己的数据分析思维，不断的进阶，通过做一些项目丰富自己的经验，同时提高自己的建模及代码实现能力，多多学习算法，希望未来能够找到自己满意的工作。
2. 分析问题
数据分析师主要分为3个阶段，初级，中级，高级。
初级分析师：根据上级提出的需求进行分析形成PPT分析报告。
掌握核心技能：Excel，PPT，描述统计分析等
中级分析师：能够自主的分析问题，从数据中发现问题，得出结论，支持决策。
掌握技能： Excel，PPT，SQL
高级分析师：通过编程使用一些机器学习的算法进行数据分析和挖掘，建立模型和预测。
现阶段如果时间允许，希望能够先找到一个初级分析师职位实习，亲身感受，积累经验。未来希望通过不断的学习成为中高级数据分析师。
3. 解决问题
1）确定合适的领域是关键
由于之前自己没有进入过任何领域，所以这一步对我来说是有些困难的，也花费了最多的时间。我主要从招聘网上查看了数据分析，数据挖掘相关的招聘信息，了解他们的岗位职责和技能要求。觉得我更加适合成为电子商务平台的数据分析师。根据用户的各种行为信息构建用户画像，进行预测，分类等，为产品提供改进意见或进行决策。
我找了一份招聘信息：
2）获取数据的很重要
从天池上下载了淘宝移动APP的用户行为数据，该数据包括两个部分，tianchimobile_recommend_train_user（用户在11.18-12.18一个月内的行为数据），tianchi_mobile_recommend_train_item （商品子集） 。
tianchimobile_recommend_train_user有超过105万条数据，用于预测12.19用户购买的商品。包括以下字段：
user_id 用户账号标识
item_id 商品标识
behavior_type 用户行为类型（1,2，3,4分别表示点击，收藏，加入购物车，已支付）
user_geohash 用户行为发生的地理位置
item_category 商品种类
time 时间
tianchi_mobile_recommend_train_item包含48万条数据，记录用户在12.19购买的商品。包括以下字段：
item_id 商品标识item_geohash 地理位置
item_category 商品种类
4. 学习计划
Excel （一周）
SQL（一周）
描述性统计分析（一周）
业务知识（一周）
使用PPT制作报告（一周，若在周末3天）