데이터 마이닝은 어떻게 직장에서 자신을 향상시킬 수 있습니까?

이론: 분석의 기초입니다.

1) 데이터 분석의 기본 사항, 적어도 추세 분석, 비교 분석, 세분화 방법을 알고 있습니다. 그렇지 않으면 데이터를 얻을 수 없습니다.

2) 기본적인 통계 지식은 적어도 기본적인 통계학을 알아야 한다. 이러한 통계의 정의와 적용 조건을 알면 통계 방법은 분석 과정을 더욱 엄격하게 하고 결론을 더욱 설득력 있게 만들 수 있다.

3) 데이터 등 지식에 대한 관심이 많을수록 좋다. 분석 과정을 흥미롭게 만든다.

실천: 90% 의 분석 능력은 모두 실천을 통해 배양되었다고 할 수 있다.

1) 분석 목적을 정의합니다. 분석 전에 명확한 분석 궁극적인 목표가 없다면, 데이터에 의해 쉽게 우회될 수 있으며, 결국 자신의 결론이 무엇인지 알 수 없을 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언)

2) 업무와 연계하여 데이터를 보다. 데이터는 업무 운영에서 비롯되며, 분석은 당연히 업무로 돌아가야 한다. 비즈니스에 익숙해지면 데이터를보다 철저히 보일 수 있습니다.

3) 데이터의 정의와 획득을 이해합니다. 데이터가 처음에 어떻게 얻어졌는지 시작하는 것이 가장 좋다. 물론 지표의 통계 논리와 법칙은 반드시 외워야 한다. 그렇지 않으면 데이터에 쉽게 속는다.

(4) 마지막으로, 끊임없이 데이터를 보고, 데이터를 분석하는 것은 필수적인 과정이다. 일반적으로 숙련된 비데이터 분석 운영자는 새로 들어온 데이터 분석가보다 데이터를 더 잘 이해합니다. 바로 이런 이유다.