随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求渗透到了各行各业。对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。今天，惊脉互联网求职教你怎么玩转数据分析。

简单来说，数据分析就是我们能够把一组杂乱无章的信息整合在一起，发现数字背后的隐藏规律，通过这些数据来管理企业。

在学习前期，要充分了解数据库的相关理论知识，特别是关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）。

学习数据库的基本操作，包括创建表、插入数据、查询数据等。能够编写复杂的SQL 查询语句，例如通过多表联合查询来分析用户行为和商品信息之间的关联，这在互联网公司的用户行为分析和业务数据挖掘中非常重要。

了解了基本的数据语言和处理方式，我们还深入学习数据分析工具和挖掘技术。

一、数据挖掘算法

掌握分类算法（如决策树、K - 近邻算法）、聚类算法（如 K - Means 聚类）和关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）。以电商推荐系统为例，使用协同过滤算法（基于用户行为数据）或基于内容的推荐算法（基于商品属性数据）来为用户推荐商品。

二、机器学习基础

学习监督学习和非监督学习的基本模型。在监督学习方面，理解线性回归用于预测连续变量（如预测用户的购买金额），逻辑回归用于分类问题（如判断用户是否会购买某产品）。在非监督学习方面，学会使用降维算法（如t - SNE）来可视化高维数据，帮助理解数据的内在结构。

三、大数据技术（如果目标是处理大规模数据）

了解Hadoop 和 Spark 等大数据框架。Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）可以存储和管理海量数据，MapReduce 编程模型用于大规模数据的并行处理。Spark 在内存计算方面有很大优势，能高效率处理迭代式的数据分析任务，如在处理海量的用户日志数据进行实时分析时非常有用。

这个部分，不同的公司，岗位会有不同的要求，建议大家根据选定的行业、岗位来规划学习。

四、数据可视化

我们能够把数据提取出来，也能够运用数据语言整理出来，这已经掌握了80%的技能了，但是，整理数据的目的还是为了给公司领导或者客户看，所以，我们又需要学习一些数据可视化知识来让我们的数据看起来美观。比如学会使用Tableau、PowerBI 等数据可视化工具。

跟着惊脉互联网求职掌握了这些，我们就可以在求职中具有优势和竞争力，进入互联网大厂指日可待。