一名成功的数据分析师，你需要具备的第三特质
大家好，上次我们只分享了数据分析师专题需要知道的前三件事：1.你最好热爱与数字为伍；2.你最好熟练掌握几种程序语言，但不需要懂得太多计算机科学的知识。3.沟通技巧几乎和数学能力一样重要。那今天我们来继续探讨数据分析师需要具备的最后一点特质。
你可能对数据分析师的工作已经有了一个直观的认识，但你的想象可能与你实际花费时间的方式不一致。大多数情况下，你会考虑一个问题，以及如何使用数据来解决或回答这个问题。你将进行探索性数据分析(exploratory data analysis, EDA)——这意味着你可以尝试着开始工作，看是否能找到一个可以回答这个问题的答案。
EDA的其中一些过程可能在黑板上完成（传统的或电子的），而另一些则通过编程来完成。通过编写代码来进行EDA，这包括需要为你所构建的模型编写代码，包括创建图表来显示答案的代码，还包括进行统计分析的代码。
一旦你认为自己知道如何回答这些问题，在完成报告或可视化工作之前您还有很长的路要走。数据科学和分析界中一个颇有讽刺意味的点在于，虽然你需要对模型和机器学习有很多了解，但在分析真实世界的数据之前，你通常会花费多达90%的时间来清理数据。毕竟，在建模之前，你需要使用干净的数据。
清理数据包括：
发现明显的错误、编码错误或表现出转录问题的内容。
将数据转换为一致且有意义的格式。例如，时间和日期可以用许多不同的参考标准和不同的方式呈现，因此，如果你有一个记录着世界各地时间的数据集，所有这些都必须转换为标准时间，例如以格林威治为标准时间，你才能对其进行分析。
决定如何处理那些被遗漏的值，例如使用有故障的传感器进行温度测量。你是否将它们排除在分析之外？还是从附近的其他值推断缺失值？用平均值替换它们？没有正确的答案—但所有这些方法都会在结果中引入误差。
学习获得数据分析工作所需的技能不会在一个月内实现，它将根据你的背景和目标，用一年或更长的时间来完成。但是，如果你有数学思维并且不惧怕写代码，那么成为数据分析师应该是你触手可及的。网上有很多已经编制好的，用于学习和进行数据分析的资源列表，你可以多从网上寻找一些资源来帮助自己入门。
最后还是提醒一下大家，在第二点中提到的数据分析和计算机科学的区别。数据分析和计算机科学是不同的学科，数据分析更多是关于理解大型数据集。在计算机科学课程中，会给你讲解循环语句的概念，但在数据分析中，你可能到最后才会遇到这个概念，因为数据分析操作过程是一次完整的数据流程操作，循环没那么常见。因此，虽然数据分析师需要能够编写代码，但他们不一定需要拥有计算机科学的背景。
参考文章：
https://www.stitchdata.com/blog/career-in-data-analytics/
撰稿：Ivy
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进行数据分析需要用到2项技能。第1，是统计学的应用，第2，是把这些统计指标背后的逻辑用通俗易懂的话表达出来。
上次我们只分享了数据分析师专题需要知道的第一件事，今天我们来继续探讨数据分析师需要具备的第二点特质。
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