工作总结-基于R的数据分析

终于有那么一丢丢时间，可以来把关于R语言编程的工作梳理一下。

总体来说，工作内容主要是将公司已有的excel模板的数据分析内容转为R语言形式，目前写了四个产品的数据清洗和分析代码。

在这中间，学习到了很多新知识。对接下来，编程之路的走向有了初步的规划。对数据分析这块也增加了认识吧。

关于新知识：

1、较大数据的处理来说，学习了data.table包，感觉是非常强大的。

所做的工作是将之前基于data frame的计算代码转成了data.table的形式来进行运算，效率是有提升的。因为data.table本身的DT[ ]是具有一定功能的，当然更多的功能还在继续学习中。

2、数据整理，进一步熟练了tidyr，dplyr等r包的使用。

比如使用seperate来实现excel中的分列功能。

使用merge来实现excel中的vlookup功能。

多种方法来剔除缺失值，比如按照缺失比例删除等。或剔除特定的数据，这里主要基于filter系列的函数进行，例如filter_at等。

关于时间在R语言里的转换等问题也进行了整理。

3、数据分析思路上，更多的考虑使用简小的代码，而非使用过多的for循环等。

关于数值计算，要考虑矩阵化运算。

4、还有tidyverse这个加载包的神器，开发者当然是哈德利大神，简直是我偶像了。

5、还有其他一些零零碎碎的内容就不细说了。

更多的使用pply函数。

能不用循环就不用，尽量寻找哈德利大神写的种种函数，哈哈这个也很重要哦。

总的来说，还是需要投机取巧一些的。

关于接下来的学习路径：

1、advanced R和R数据科学两本书要刷完，第一本年底前看完吧，第二本的话11月底。

2、R中常做的统计分析要自己做一个总结，这个可以参考R语言实战的介绍。

3、关于测量学方面的知识，可以将R IRT那本书作为参考。大概看一遍吧，完成期限为年底前。

数据分析：

这依然是我的兴趣方向，因为从数据中看到很多问题真的很有意思。

但是近段时间的了解，感觉数据分析在职业的上升通道上是有瓶颈的。

因此数据分析作为工具，用的好，当然好，但主攻它对个人来说，价值似乎没有那么高。当然我说的只是普通的数据分析，AI那些属于另一个世界了。

所以，还是需要发散思路，广开视角吧，不要把自己限制在自己的安逸区了，当然不能忽视提高自己这方面的技能。

目前的目标还是把R&数据分析搞个底朝天吧。

 

就近期的工作心境来说，似乎紧张的次数变少了，现在几乎没有了，这是好事吗，也不尽然，毕竟不紧张在一定程度上也说明了不太关注。

但就工作内容的完成情况来说，个人是满意的，毕竟每个工作都在最大能力内做到自己满意了。通过这段时间的工作，感觉自己能力也有不少提高吧，特别是在调研能力和PPT制作&汇报能力上（入职以来感觉每周都要报告。。。让人头冷）。

啊对，我还要练习英语口语。希望一个月之后能有个提高吧。