数据分析思维课

数据分析思维课 / 数据给你一双看透本质的眼睛

郭炜 (前易观CTO)
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  • 在线阅读:开篇词 | 数据给你一双看透本质的眼睛

    数据给你一双看透本质的眼睛,这里是《数据分析思维课》,我是郭炜。

  • 导读 | 万物背后的规律都是数据

    这节课其实相当于我们正式进入正课内容的一个小预习,我们很多人平时很容易对数据想当然,但究根结底,我们对数据还需要进一步的认识。

  • 01 | 平均值:不要被骗了,它不能代表整体水平

    数据分析过程中,哪几种情况下不能用平均值去衡量一个整体的情况?什么是辛普森悖论?做管理、投资、打牌等时,应该怎么用数据分析去做决策?

  • 02 | 大数定律与小数陷阱:生活是随机还是有定数的?

    纷繁复杂的数据现象背后都隐藏着大数定律的影子,它会在我们做数据分析和数据决策的时候起到很大的作用。

  • 03 | 数据的期望值:为什么你坐的飞机总是晚点?

    今天我们就先来说说墨菲定律的起源,然后再来聊聊它背后反映的数据分析知识。

  • 04 | 随机对照试验:章鱼保罗真的是“预言帝”么?

    这节课我给你讲了随机和随机试验,也介绍了一下幸存者偏差。

  • 05 | 直方图与幂分布:为什么全世界1%的人掌握着50%的财富?

    我们今天更进一步,来看看当数据摆在你面前的时候,你应该如何从数据当中发现特征?

  • 06 | 数据分布:房子应该是买贵的还是买便宜的?

    其实在实际生活当中,我们最常见的是正态分布和拉普拉斯分布,这两个分布反映了现实生活当中隐藏在数据背后的“势”。

  • 07 | 散点图和相关性:怎样快速从数据当中找到规律?

    今天我就来教你一个最简单的发现数据趋势规律的工具,以及这个工具的使用方法——散点图和相关性分析。

  • 08 | 标准差:这人是不是“靠谱”其实看标准差?

    标准差和数据分布、平均值一起就可以很方便地描述一组数据的大致情况。

  • 09 | 数据抽样:大数据来了还需要抽样么?

    用好了数据抽样,你就不必大费周章去拿到每一个人的数据,可以“四两拨千斤”,在非常复杂的数据环境里面找到合适的数据结论。

  • 10 | 指数和KPI:智商是怎么计算出来的?

    在日常生活中,我们经常希望用一个数字去衡量一个特别复杂的事物,这样即使是外行也能一下就了解某个事情的程度和分布。

  • 11 | 因果倒置:星座真的可以判定你的性格吗?

    我在这节课里,为你总结了最常见的6种误用数据导致错误因果结论的陷阱,希望你在今后的工作和学习当中,不要因为学了分析数据,最后却在分析数据时被数据所欺骗。

  • 12 | 精确率与置信区间:两种预测,你究竟应该相信哪一个?

    今天这节课,我就给你讲几个衡量这些算法模型的重要指标:准确率、精确率、召回率和置信区间。

  • 13 | 趋势分析与回归:父母高,孩子一定高么?

    我们想找一个趋势线把这个散点图的趋势画出来,那么趋势线我们怎么才可以找到呢?最常见的做法就是用我们今天要讲的回归算法。

  • 14 | 初识聚类算法:物以类聚,让复杂事物简单化

    如果大量的数据没有一个很好的算法来进行整理,那么这些数据可能我们就无法理解。如何将大数据分门别类聚集起来让人理解,就是今天要给你讲的算法——聚类。

  • 15 | 初识分类算法:分而治之,不断进化

    通过上节课讲的聚类算法,你应该知道了我们经常把一些复杂的事物通过聚类来进行简化处理。但是,不一定所有事物在一开始我们都要把它们进行聚类。

  • 16 | 关联规则:为什么啤酒和尿布一起卖?

    每天都会发生各种各样的事情,我们怎么能发现在这么多的事物之间到底谁和谁有关联性,从而能去描述一些事物出现的规律和模式呢?这就是今天要给你讲的关联规则算法。

  • 17 | 蒙特卡洛与拉斯维加斯:有限时间内如何获得最优解?

    怎么样才能够获得比较好的计算答案,或者有没有好的办法能够在比较短的时间求得正确的答案呢?今天我就给你分享两个比较有代表性的算法:蒙特卡洛算法和拉斯维加斯算法。

  • 18 | 马尔可夫链:你的未来,只取决于你当下做什么

    马尔可夫链专门研究在现实生活当中这一系列的事件,找到它们的内部运行规律,从而预测当这一系列事件达到平衡的时候,当前状态的下一步最可能发生的情况。

  • 19 | 协同过滤:你看到的短视频都是集体智慧的结晶

    在实际算法的应用过程当中,还有一种通过集体智慧来构成的复合算法,它可以寻找大量人群当中的行为数据模型规律,达成普通算法从单体上无法达到的效果。这种算法当中,最著名的一个算法就是协同过滤算法。

  • 20 | 人工智能初探:阿尔法狗是怎样的一只“狗”?

    这节课是我们数据算法这章的最后一节课了,我们来聊聊到目前为止人工智能领域里的终极算法——深度学习算法。

  • 21 | 确定问题:与利益无关的问题都不值得数据分析和挖掘

    在企业数据这个大森林里面,我们究竟应该向哪里开枪?具体怎么去狩猎?这是本章要重点关注的部分。本节课,我们就先讲讲到底应该选择哪些问题进行数据分析。

  • 22 | 采集数据:用好一手数据和二手数据

    我们在收集数据的时候,数据的来源会分为两大类:一手数据和二手数据。根据这些数据,我们会进行数据探索并产生一些衍生数据,最终为我们下一节课的数据分析思路组织与撰写提供弹药。

  • 23 | 写好故事线:你能用好数字推翻众人的理解吗?

    总结讨论这一步非常关键,我们既要把前面所有的问题和收集到的数据串联起来,有时候还得重新进行数据补充和问题优化。如果做得好,这一步可以让后续数据分析实践的工作事半功倍。

  • 24 | 实践你的理论:数据驱动最终就是用结果说话

    精益的方法简单来讲,就是你在进行数据实践时不要选一个巨大的目标,而是去选择一系列快速的实验,小步快跑来迭代验证你的数据理论。

  • 25 | 数据分析:15种数据思维图(上)

    这节课我们先从大的战略部分(确定问题、分析自身,产品定位)入手,给你介绍一些我常用的数据思维图。

  • 26 | 数据分析:15种数据思维图(下)

    这节课里,我将给你介绍几个我最常用的分析模型,帮助你来梳理分析思维。

  • 27 | 我常用的数据分析工具图谱

    这节课我尝试抽丝剥茧,给你分享我曾经使用过的一些数据分析工具在企业里用到的终极架构,用幼儿园、中学一直到博士来给你类比从一个小的数据分析师、数据工程师最后成长为数据科学家/CDO的道路。

  • 28 | 让你数据分析瞬间提效的18个基础功法(上)

    在接下来的这几节课里,我准备专门针对Excel的功能给你做一下普及,把我最常用的一些技巧和我认为无论你是做管理或者做数据分析都有必要学的一些知识点梳理出来。

  • 29 | 让你数据分析瞬间提效的18个基础功法(下)

    上节课我给你讲了做Excel的初级技巧,你在日常使用中绝大部分都会用到。而如果你想要成为Excel高手,还要掌握下面的7种技巧。

  • 30 | 快速实现数据分析基础课中的分析模型

    节课我们来把前两节课讲过的18个技巧再进行一下实操,我们回到前面课程里的实例,看看这些技巧在真正实践当中是怎样使用的。

  • 31 | 最先进的数据分析工具展望

    在这节课里我会给你介绍2021年企业里最常用的比较先进的工具,等将来出现了更好的工具,我会在后续的加餐里再做更新。

  • 结束语 | 我们不是神:数据分析既是天使也是魔鬼

    希望你可以通过这门课重新看待你自己的工作和生活,也欢迎你在遇到决策困难的时候常回来看看,我们留言区见。

  • 期末测试|来赴一场满分之约!

    特别给你准备了一套结课测试题,快来挑战一下吧!

  • 编辑手记 | 让生活多一些科学,少一些神学

    郭炜老师这门《数据分析思维课》给了我另外一个直面生活中不幸的理由:我们的生活可以用数据来科学地解释。

  • 中秋放送 | 数据分析基础回顾

    我为你准备了两篇复习回顾(分别回顾数据分析基础以及数据算法基础),我会把前两章每一讲画出一个思维导图并加上这一讲的金句,中秋节快乐!

  • 中秋放送 | 数据算法基础回顾

    我们今天继续来复习回顾数据算法基础部分。另外,如果你想看到其他任何形式的加餐,欢迎在评论区留下你的需求。

  • 国庆放送 | 书单推荐

    我重点挑选了几本看过觉得还不错的书籍,我会把我觉得很有感触的点列出来,希望你在假期休息之余,能够选到自己感兴趣的书来阅读一下。

  • 加餐 | 升级头脑,用数据思维点亮生活

    在开课的时候我做了一次直播,分享了我自己的一些利用数据思维的经历,考虑到有的同学没有听过这场直播,我二次梳理整合了直播的内容,分享给你。

你将获得

  • 一次性掌握常用的数据分析工具
  • 30+ 数据分析场景解析
  • 揭秘数据分析的底层逻辑
  • 利用数据分析高效决策

讲师介绍


课程介绍

这是一个数据分析入门的课程,这是一门有趣的课程,这是一个培养你数据思维的课程。

随着社会的发展,人们对数据的依赖也越来越多。在这个大数据和人工智能的时代,和算法、大数据技术相关的一切都很火。但其实,这个时代真正缺乏的不是数据、工具和算法,而是背后的分析逻辑——数据思维。

数据思维离我们的生活与工作并不遥远,比如你看到某些报告的数字,数字背后的意义是什么?数字是大了还是小了?如何运用这些数字?这些你是否心中有数?并且在现实生活中,好多人可能经常习惯凭直觉去决断,或者犯经验主义错误,所以最后各种踩坑、各种花式打脸。

有句话是这么说的:“如果你不能量化它,就不能理解它;如果不理解它,就不能控制它;不能控制它,也就不能改变它。”

为此市面上也很应景地充斥着各种各样的数据分析相关的书籍,或典雅,或高深,或过于专业让人望而生畏。可是现实情况往往是:“我自己需要什么我并不知道”。

所以,这时你就需要有这么一门课把这些数据分析的相关知识“串”起来,扩大你的认知边界,让你知道原来还可以利用这样的想法来分析问题,积极主动挖掘隐藏在数据内部的真相,发现谬误,避开陷阱,更精准地决策,从而提升自身竞争力。

在本专栏中,作者郭炜就是带着这样的初衷,将自己20年来学习到的诸多课程、项目的经验和阅读的大量书籍浓缩在一起,循循善诱、深入浅出地为你生动讲解。

课程模块设计

课程主体划分为以下4大模块。

  • 数据分析基础:借用生活、工作中你可能经常会遇到的数据(分析)误区,为你介绍最基础的数据概念,培养最基本的数据分析思维,让你对数据分析产生兴趣。
  • 数据算法基础:借用生活和工作当中一些简单的场景,解释那些看上去非常高深的数据分析算法,理论结合实际,让你明白“原来是这么回事”。从理论到应用,让你真正活学活用数据分析。
  • 如何用数据说话:只有自己具有数据思维还不够,还需要用数据思维影响他人,这个模块会传授你怎么用数据打败经验主义,如何用数据表达清楚你的理念,人人都能成为数据分析师。
  • 分析工具:不用害怕大数据、人工智能专有名词和算法,其实用最简单的Excel就可以实现前面讲授的大部分算法和数据分析。这个模块会从0到N,用Excel告诉你怎样实现一个有格调的数据分析模型和使用技巧,并告诉你映射到大数据和人工智能里对应的工具和名词是什么。

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