小生今年研二，从事软件数据分析与挖掘不到两年。两年里小生忙忙碌碌，从来没有总结过自己的工作，今天暂停住忙碌的脚步，随意书写几行文字，权当忙里偷闲总结这两年数据分析与研究的经历与体悟。大家共勉！
分析数据其实说难也难说简单也是简单的。分析的难点在于初始分析某个专业领域的数据是“无从下手”的，数据量之大，种类之多，更新速度之快真的会让所有 分析人员摸不着头脑。此时，最重要的就是多看数据了，人工一条一条的解读数据，刚开始最基本的还是解决what的问题，数据的方方面面，不同的属性代表什 么意思，属性之间是否有关联关系等等都是解读数据初期需要完成的目标。当然这个过程是痛苦的，万事开头难嘛！
难点之二在于寻找分析的目 标，也就是暂定分析时要解决的问题，这可不是我们小生菜鸟能解决的问题。此时，真正需要的就是与专业领域内大牛讨论学习了，不然刚开始为什么说需要学徒 呢！（学徒可不是指找个师傅帮你完成解决问题时的困难，而是以师傅的“格局”开阔的视野帮助我们找需要解决的问题。玛蛋，听起来是不是很欠！）好了，问题 确定了，分析的目标也就确定了，不过此时的问题之抽象不是一般人能想象的，如果能搞懂问题你也算是“大牛”了！这也就是分析数据的难点之一了。搞不懂问题 主要还是对数据理解不深，还是要继续人工看数据。不过小生要恭喜你的是你升级了，此时看数据再也不是解决what了，而是应该心中带着问题，带着分析的目 标验证数据，看看数据是否真的存在这些问题，或者寻找解决问题的角度。
到这一步，下面就是要解决how的问题了，也许需要寻找数据内部 的规律，此时可能需要做一些统计核实规律的普遍性。不过到这一步应该本领域的数据比较熟悉了，分析起来也不觉得那么难受了（实现自己的想法还是挺有意思 的），结合分析目标也许自己可以提出一些技术方法实现一些技术路线。后面就是建模验证技术的可行性和有效性了。模型里可能有一些参数需要调整，这些参数的 值不同便会影响模型的结果，因此训练数据集此时很重要，不过这个小生感悟还不是很多，毕竟数据分析才搞了两年，之前对训练的数据也只是做了一些分组，主要 分为训练集和实验集。训练集是为了调整模型参数的，而实验集主要用来验证模型的有效性。
感谢大家耐得住寂寞，挺得住烦恼，看完这一行行无聊的文字。也许您会批评两句，建议几点！谦虚学习，高调做事，诚恳待人，一向是小生待人处事的原则。感谢大家的关注，大家的建议！