【CDA】分析的起源

2018-12-19 本文已影响90人朱笋笋

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2013年是大数据元年，也是从这一年开始随着互联网时代的到来，数据覆盖到我们生活的更多方面。一个数据分析师对于自己身份的解释不再那么困难，并且不断成为比较热门的行业。数据科学的概念也是从数据分析一路变成了深度学习，其被代言路径大概是：

数据分析→数据挖掘→机器学习→人工智能→深度学习

数据分析的行业一直处在一种变化中，它的内涵、深度、外延都在变化。一个数据分析行业的工作者，一定是一个需要持续学习的人。

关于数据科学的发展，大概经历了三个阶段：

人类天生对数据是敏感的，但开始记录可能要从结绳计数开始。2000多年前亚里士多德对统计学的雏形作出了贡献。而统计学最早研究的是社会经济问题。

17世纪中叶的威廉配第出版了《政治算数》一书，把统计学、数学、推理结合在了一起。那个时期统计学派也叫国势学派、政治算数时代。

在那个时期之后统计学发展加速是因为文艺复兴的到来涌现出许多科学艺术家，他们在博弈（赌博）活动盛行的当下研究规则，提高胜率，有了概率论一说，但当时概率和统计学是分开的。

19世纪，天文学家凯特乐把概率论的结论用在研究统计学的问题上，形成了概率论与数理统计。

经历了这三个阶段有了我们现在对狭义统计学的定义，即“概率论与数理统计”，而广义的统计学是生活中方方面面涉及到信息和信息处理决策的领域。

作为一个数据分析师便是利用统计学为社会服务，他必须具备三种能力基础。

体现在关键结论和模型以及应用上，目的是为了解决问题。

工具分为分析工具和取数工具。工具变迁很快，根据数据量的增加和需求的变化会持续的迭代，而我们并不需要学会每一种工具，只要掌握基本语法，了解相应工具所特有的函数就能掌握。

具有一定的问题拆解能力和抽象化能力。

成为这样优秀的数据分析师，不仅需要具备上述能力，还要明白统计学的几点知识：

关于硬币的抛掷，统计学的答案是每一次投掷都是独立事件，而赌桌前的答案这是大数定律。

在这方面有一个特别厉害的人还有一个相关的影片可以看一下。

爱德华索普，他生活在赌桌前的时候写了《战胜庄家》，之后到了股票市场写了《战胜市场》。他的神奇经历启发我们，数据科学不仅可以帮我们找到好的工作，同时可以提高投资实力，让我们拥有钱生钱的能力，最终实现财务自由。

1.数据量，在互联网时代已得到基本解决，人们拥有了大量的数据可以用来分析。

2.数据有效，数据多不等于数据更有效，这一点我们依然没有解决，因此才出现了美国大选爆冷特朗普当选的一幕。