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热门留学专业推荐:数据分析——用数据讲叙的艺术 (二)

来源:启德教育  作者:Ivy  时间:2021-12-09 10:09:45


关于数据分析中学会讲故事这个话题,上次我们讲到了如何创作故事这部分。今天我们继续分享创作故事的要点,还会给大家讲讲针对不同的数据类型,我们可以使用什么类型的讲述方式。

如何创作故事?

我写作报告的方式是通过绘图来让自己更好地理解数据。首要想法是,如何使用我拥有的数据做出更好的股票业务决策?

(本文图片由原作者提供,如涉及侵权,请联系平台删除,谢谢!)


使用折线图可以帮助我分析特定股票价格的趋势线。

正如图中所示,2016年2月,所有股票都是下跌的。这将帮助我抓取那个时期的新闻文章,以确定导致下降的原因。现在,我如何选择要从哪条新闻中进行抓取?

(本文图片由原作者提供,如涉及侵权,请联系平台删除,谢谢!)


通过确定哪个新闻来源对特定股票的报道最多,我们有理由相信这是特定股票信息的优质信息来源。


2.深入挖掘,确定故事的唯一目的 

仔细确定你的故事想讲述什么。问问自己,“我真正想讲述的是这个故事哪个方面?” 故事从来都不是一个个体的,而是因为故事可以帮助我们更好地做出决策。你要展示的其实是帮助大家更好地决策和分析的想法。

比如,制定个人的“激情宣言”。用一句话,告诉你的潜在客户,为什么你对与他们合作感到非常兴奋。你的激情宣言可能被长久铭记。


3.使用强大的标题 

为你的故事、视觉呈现或分析创建标题,用一句话陈述。最有效的标题简洁、具体,并可以让观众找到与自己的直接相关性。

请记住,你的标题是一个陈述,它为你的观众提供了一个能够更好理解主要内容的方式。标题与你无关,是献给观众的。


4.设计路线图 

创建一个列表,列出你希望观众了解到的你的故事、视觉呈现或分析的所有关键点。 对列表进行分类,直到只剩下三个主要信息点。这三点将为你的故事提供口头路线图。

在三个关键信息中的每一个下面,添加支持证据以增强叙述感。这些可能包括以下的部分或全部内容:个人故事、事实、例子、类比等等。


5.简短的结尾 

现在你已经提出了你故事的所有观点,你的结论应该简短而有力。在我的报告中,提到了3-4条摘要来总结为什么要购买特定股票。

数据类型和合适的图表 

选择适合的图表至关重要。先来看看我们常见的数据类型以及如何从中讲述故事。 

常见的数据类型包括: 

文本数据 

当你以这种形式找到了数据时,通常最好找到每个词的使用频率或文本的情绪。使用这种形式,可以更好地讲述你的故事。 

词云是最适合文本数据的可视化手段之一。词云将更频繁的词带到中心并放大它们,让我们可以清楚地了解文本的总体思路所描绘的内容。

(本文图片由原作者提供,如涉及侵权,请联系平台删除,谢谢!)

例如,上面显示的本文用词云展示了twitter数据集。它表明忧郁的是推文中使用频繁的消极词汇之一。


下面小编为您介绍中国香港数据分析专业及推荐院校


〣专业概述:

数据分析和人工智能是数据科学和计算机科学的 交叉学科,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展 人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门 新的技术科学,研究内容包括机器人、语言识别、 图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着中 国制造 2025、工业 4.0 时代的到来,人工智能 得到了愈加广泛的重视,并在机器人、经济政治 决策、控制系统、仿真系统等领域中得到了广泛 的应用,相关人才需求量大。

就业前景:

1.搜索方向:搜索是人工智能的一个重要应用领 域。目前,人工智能产品的初步实现,如小都小 品、小艾同学、天猫精灵等,都是基于智能搜索和语音搜索。另外,图像搜索已经基本实现,准 确率可以达到 90% 以上,如百度地图识别、作 业帮助搜索问题等,视频搜索也是搜索领域进一 步研究的方向。

2.计算机视觉与模式识别:这一方向是从技术层 面定义的,其应用领域包括:智能办公、智能交通、 智能城市等,技术的性能层包括指纹识别 ( 如智 能办公中的刷卡,公安系统中的案件处理 )、人 脸识别 ( 如各种互联网工具认证、大规模人事管 理 )、虹膜识别 ( 常见如影视剧中的密码锁 )、车 牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。

3.医学图像处理:很多医疗设备和医疗器械都会 涉及到图像处理和成像技术,如西门子、飞利浦 等企业都会有专门的人工智能研发部门。

4.无人驾驶领域:无人驾驶是近年来中国的一个 热门话题,也是人工智能的关键应用领域之一。 一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域,真正获 得了上路的资格。但是,目前人工智能技术还不 能支持真正的无人驾驶,因此在无人驾驶汽车发 生事故后,将无人驾驶应用于驾驶领域的研究正 在回到实验室。

5.智慧生活与智慧城市:阿里巴巴集团与杭州签 署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在 交通、商业、生活等诸多领域。

学制及费用概览:

硕士:学制 1 年,学费:12-19 万港币

博士:3-5 年,学费 4-5 万港币 / 年

〣是否接受转专业申请:

是,但必须是计算机科学、资讯科技或相关理工 学科的学士学位。

 开设院校:

香港大学(PhD)、香港科技大学(PhD)、香港中文大学(PhD)、香港浸会大学(硕士)、 香港教育大学(硕士)、岭南大学(硕士)

申请时间:

申请时间通常为每年的 9 月至次年 5 月,具体依 各学校而定,但在 Deadline 前才递交申请绝不是一个好选择:第一,给学校时间规划不合理、 申请诚意不足的不良印象;第二,材料准备会很 仓促。针对申请硕士的学生,建议在申请季度前 的一年至一年半时间开始准备语言,最迟在申请 季前 3 个月内考出理想的语言成绩并开始准备申 请材料,申请开通后的一个月内递交申请。针对 申请博士的学生,因为需要提供学术研究的成果, 建议在申请季前 2 年左右就要开始确认研究方向 并积极参与科研项目、做好发表 2-3 篇学术期刊 论文的时间安排;

硕士 / 博士申请条件:

∝申请人专业背景:

一般建议本科 / 硕士专业为计算机、数学、数据科 学等理工科类专业背景。

∝申请条件:

硬件指标包括学生的院校背景,GPA,雅思 / 托福 成绩,建议学生达到标准: 211/985/ 海 本 / 一 本 院 校,GPA 3.3+, TOEFL 95+/ 雅思 6.5-7 分

奖学金情况:

对于申请背景优秀的同学,有入学奖学金,针对 在读期间表现优秀的学生,有优秀学业奖学金。


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参考文章:

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/05/art-storytelling-analytics-data-science/


撰稿:Ivy


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