我是Dragon20：
本人是某211高校数学与应用数学专业，于今年7月份毕业，然后8月份回到家乡，然后专业是比较偏统计这一块，所以把自己定位在数据分析这一块来了。
但其实一直到现在心里都很乱，觉得自己在学校里并没有学到什么东西，出去面试也是，面对面试官自己都没底气。之前也是自己想学数据分析来着，但在网上看了一圈，网上的教程太乱了，完全没个方向，就放弃了。
然后毕业回来也这么久了，我也不能再这么下去了，所以这次下定决心，好好地系统的深入学习一下数据分析。
为什么会这个职业？
在现在这个互联网大数据的时代，很多时候拼的就是如何更好的利用好数据来产生价值，通过对数据一系列的处理对未来过去做总结、对未来做预判、发现潜在的商机等等。而且当下这一块的人才缺口还是比较大，是比较有前景的一个职业。
自己在招聘网站上搜索了相关的能力要求，基本上数据运营、业务相关的方向要求要低一些，基本上掌握Excel、SQL等数据分析技能，会进行统计分析就能够胜任。
那么，要成为哪个行业的数据分析师呢？
如果有人跟你说自己想进入“互联网行业“，这其实说明这个人都还没想清楚到底要干什么。因为互联网的存在是为了解决某个领域的问题，而这个领域就有太多的行业，比如滴滴、高德地图解决的是出行交通领域的问题，蚂蚁金服解决的是金融行业的问题，饿了么解决的是餐饮行业的问题。
也就是互联网=互联网+行业。
每个人行业都需要数据分析师，而每个行业的业务知识也不一样。所以，以后你找的也是成为XXX行业的数据分析师。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。
选择行业建议优先选择与之前行业相关领域的数据分析师，因为有之前的行业经验作为你的业务知识，可以很快找到工作。
结合自己的生活实际体验，以及自己所在城市，打算以电商行业来着手。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。恰逢这几年又是电商行业发展的比较快的，所以决定以电商行业来入手。
在自己确定方向后、怎样获取这个行业的数据呢？
我在开源数据平台kaggle下载了亚马逊精美食品评论的数据，这些数据的使用期限超过10年（数据下载地址：
https://www.kaggle.com/snap/amazon-fine-food-reviews）。
这些产品的评论与国内买食品的电商的评论类似。国内电商的是用好评率(1%-100%)来表示商品受欢迎的程度。
亚马逊上是按星级(1-5)来查找商品的，比如你只要输入商品名称并且点五星，就能找到所有是五星的此类商品。
这个数据集一共有568455行，大小上251MB。一共有10列，分别是：
ProductId （产品ID）
UserId （用户ID）
ProfileName （用户名）
HelpfulnessNumerator （认为评论有用的用户数量）
HelpfulnessDenominator （表明他们是否认为该评论有用的用户数量）
Score （评分：从1至5）
Time （发表评论的时间）
Summary （对于评论的概括）
Text （评论的内容）
获取数据之后，我们要对数据进行下一步分析，就必须理解数据之间的关系。数据不是孤立存在的。就拿这个案例来说，我用一段话，尽可能的把他们之间的关系联系起来，如下:
在亚马逊，每一种产品都有对应的产品编号。产品编号一样，意味着他们是同一种商品。
用户通过用户名(每个用户名都有对应的用户编号)登录亚马逊，购买商品后对商品进行评分和写下评论。
浏览这些商品的用户可以通过评论来筛选出好商品。
我想从该数据集中分析以下几个业务问题:
1、就单个食品来说，客户比较满意的地方在哪？不满意的地方在哪？店铺该如何改进的服务，以便提高客户端满意度？
2、从整体上来看，客户对该店铺食品的评价集中在哪个分值。如果集中在4分以上，那么我们就可以好好过年了；如果集中在2分以下，那么我们就该好好反思了。
目前我已经掌握了第2关的课程描述统计分析（下图是学习笔记），后续会跟着社群课程使用excel，sql来分析该数据集，对上面提出的业务问题进行分析，从而得出结论。
努力不一定成功，不等于努力毫无价值。我希望把自己的梦想变成每周的念想，去做，去试，去努力。
我是猴子社群会员，知乎：Dragon20
恭喜本周另一名社群会员拿到了游戏offer，与之前的一名社群会员在同一家公司。
这是第29期下周很重要，你下周的计划是什么？在留言区告诉我也告诉你自己。（为何下周对你很重要？）
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