讨论下商科型的统计专业如何做数据分析

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看了很多公司对数据分析的招聘要求加上自己和同学曾经有过的面试和实习经验，愚以为现在哪怕偏理科的统计学专业都很难说适合数据分析的工作。目前数据分析的工作一方面有和IT类的数据挖掘融合的高技术倾向，至少要会R、SQL乃至python、C++；理论结构上除了数理统计和线性模型之外还要提升到统计学习理论的程度。另一方面又有纯粹某公司部门下用EXCEL、SPSS就能搞定的工作类型。但是总的来说，基于算法和数据库的数据分析工作比较多些，而这种通常是信息类或者数学类专业的阵地。小生本科读的是金融，硕士读了个半残的应用统计，咨询坛中大牛，是否有从商科转到数据挖掘的经验？也请大家讨论下，在今后IT界蚕食金融界的情况下，统计学目前偏向金融的方向是否可取呢？笔者不才，愚见之处请见谅。

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关键词：如何做数据分析 统计专业 数据分析 用excel python 实习经验 金融界 数据库 统计学 EXCEL 数据分析专题 数据处理 数据分析软件 数据分析报告 面板数据分析 excel数据分析 数据分析方法 项目数据分析

我懂得不多，仅就知道的说点看法：
LZ对IT，统计，数据分析的理解有点混淆。先说数据分析，只要是从事数据收集，处理，分析及汇报的工作都是数据分析。所以数据分析可以只是描述性统计分析，画个饼，求个均值，最大最小值，也可以是数据建模，更可以是复杂的数据挖掘工作。这些内容的难易，所涉知识面的广窄都不尽相同。起决定作用的是行业与公司的业务性质，更细致的说跟分析目的，数据来源，数据类型有关。比如说，某些事业单位的统计部门，就是收集宏观面/微观面的数据，描述分析，比较注重调查，抽样等技能。而在零售行业，会更为重视销售额的波动，预测，单品利润率等，就会用到一些具体的统计方法，比如多元回归，多元方差，逻辑回归，关联分析等。如果是网络商店或者是公司的网络业务部门，就会涉及到一些web analysis，或基于web 的数据挖掘，这样就会要求懂IT。
另外，公司要求的R，sql技能都跟IT没关系，R是数据分析工具，拿来做计算，建模。sql是针对数据库来的，简单说因为数据庞大，粗糙，需要很多处理，公司就用数据库来存储，管理，维护数据。所要求sql
技能是懂数据库的概念，知道怎么写sql句子来提取/清理数据。再简单来说，就是能把数据整理清楚，供下面用R，SAS，SPSS，EXCEL....的人来用。
LZ也不要小瞧SPSS和excel， 他们都是数据分析工具，使用直观简便，且功能强大，并不能说会用SAS，R写code的就高端，用SPSS和excel就低端了。因为他们都只是工具而已，尽管各有所长，各有不足。能解决问题就好了。
社会分工越来越精细，同时也是知识大融合，看lz背景还是挺强的，适合的工作机会也很多。如果觉得工作内容不对口，可以试着多看一些行业，或看看业务多样化的咨询公司。

我本科时数学专业，现在硕士是概率论与数理统计专业。也有打算往数据分析上走。苦于没高人指点，现在学的课程是数理统计 回归 宏微观 SAS但总觉得没有一个系统的设计，该怎么走，十分苦恼。

lanzezhuang 发表于 2013-10-31 16:14
我本科时数学专业，现在硕士是概率论与数理统计专业。也有打算往数据分析上走。苦于没高人指点，现在学的课 ...

不是高人，一点想法供参考：
可以把SAS学好，数理基础这么好，看看多元统计书，把诸多多元统计的方法弄懂，最好是能用SAS实现。另外，学学SQL，懂关系型数据库。我觉得懂统计，会SAS，SQL，这个基础已经相当不错了。如果想往商业型企业里去，然后可以看看一些marketing, retailing, management的经典教材，理解企业运作理念，如果觉得有兴趣，再看看database marketing，marketing research 等方面的书，理解一下统计知识，特别是某些多元统计方法（逻辑回归，因子分析，聚类分析，关联分析等）是如何被运用的。
或者，看看BI方面的书，学学c，也很不错。再或者，考虑进CRO，药厂，看看clinical trials, survival analysis,experimental design的书，SAS在这一行特别重要，而且所用的知识点跟其他行业有很大不同，需要下比较大的功夫。
总之，术业有专攻。楼上的自身条件很不错，可以走的路也很多，结合自己的兴趣，多学习多收获。
再补充一点：
在知识大爆炸的时代里，没必要把自己变成全能型选手，但一定要保持学习的心态，特别是参加工作之后，多思考多学习，先掌握好领域内的内容，再抓住领域的发展前沿。同时也别因为新知识、新潮流的涌入而恐慌，处于不断学习的状态就好。

melody21 发表于 2013-10-31 21:22
不是高人，一点想法供参考：
可以把SAS学好，数理基础这么好，看看多元统计书，把诸多多元统计的方法弄 ...

谢谢，但是我们现在发现SAS用的企业都是土豪，而这种机会比较少。学术界在教学上推荐R语言也是有一定道理的。SQL和数据仓库方面一直是统计学生的短板。感觉以后做数据分析，熟悉数据库是基本要求了。

melody21 发表于 2013-10-31 21:22
不是高人，一点想法供参考：
可以把SAS学好，数理基础这么好，看看多元统计书，把诸多多元统计的方法弄 ...

实事求是的说，你的想法我不是都理解。就统计 和SAS 和SQL还是理解的，但是您说了三方面的路线。1、是商业型企业。 2、BI 数据挖掘 3、CRO药厂
再则遵循术业有专攻的原则选其一。
反观现在我有的基础，对这句话理解的不深，查询了谷歌，得出的结果是市场营销 方面的书你能就划红线的句子作进一步的解释吗？“marketing, retailing, management的经典教材，理解企业运作理念”我现在更倾向于商业性企业这个职业路线。

lanzezhuang 发表于 2013-11-1 14:56
实事求是的说，你的想法我不是都理解。就统计 和SAS 和SQL还是理解的，但是您说了三方面的路线。1、是商 ...

首先因我表述不清而引起的困惑道歉，我也不是高手，所说的观点也仅基于自身背景和工作环境。前面列出的几个方向也不够细致，更谈不上全面。
我描述的商业企业，其实也很宽泛，主要立足于越来越多的企业重视数据，利用数据决策的现实 ，之前给出的具体例子也只是针对某些企业的营销部门，比如快速消费品，保险（我现在的公司就是针对保险行业），汽车，银行等，或者是零售行业（超市，便利店，百货商店等，如家乐福，欧尚，7-11）。
数据的使用与挖掘绝对会是企业的大势所趋，只是会因行业性质、产品性质、客户需求、数据来源的差异，而对所侧重的统计方法及利用的软件工具而不同。所以，这是个很难靠只言片语理清主次、利害的课题。
我推荐看看营销调研，零售管理，市场营销等方面的教材，英文好的话，最好看原文版，如果觉得时间和精力上分不过来，就看看这些英文版的翻译本，而且挑好的出版社的作品，比如北大，人大，机械，电子出版社等等。这些书往往都是全套引进的，翻译出版的。有兴趣可以都翻看看。我的想法是说，通过这些书来理解企业的思维和企业的文化，它们跟数理，统计有很大的不同，一方面可以帮助你理解企业是如何设计数据研究课题，常用哪些统计方法，最重要的是数据分析的结论是如何被解释和用于决策的。另一方面，也能帮助你对所学的各种统计方法进一步理解与升华，甚至还有助于你面试。
如果是针对客户群/消费者的业务性质，因为数据量比较庞大，企业可能会侧重SAS和数据库技能，比如银行的信用卡部门，保险公司营销部门，再比如企业的会员卡中心/会员制企业等等。但是，如我之前所说，企业所侧重的技能和统计软件，因行业，客户特征，产品特征，数据来源而不同而不同。
我是真心觉得，数据分析这块很不错，有市场，有技术，非常有竞争力。即使在美国，数据分析师/统计分析师也是相当好找工作的一块。

其实melody21说的已经非常非常好了，很详细了。有统计的基础，再学用这些软件的话，以后的路会越走越宽的，尤其是在以后的工作中，不经意间就需要使用不同的软件，因为要面对不同的project,不同的客户，无论spss, sas, sql,现在学点，没有什么坏处的