地理科學(xué)地理信息公司數(shù)據(jù)分析師實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在地理信息公司擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師實(shí)習(xí)生。通過(guò)處理2022年全年全國(guó)30個(gè)省份的1.2億條地理編碼數(shù)據(jù)，構(gòu)建了3個(gè)區(qū)域熱力分析模型，為業(yè)務(wù)部門提供了2023年Q1和Q2的精準(zhǔn)營(yíng)銷區(qū)域建議，覆蓋客戶群體提升12.3%。熟練應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（日均處理量1.5萬(wàn)條），使用ArcGIS生成200余張專題地圖，并基于R語(yǔ)言完成2份深度數(shù)據(jù)可視化報(bào)告，其中1份被納入公司年度分析案例集。提煉出基于經(jīng)緯度聚類和時(shí)空平滑算法的異常值檢測(cè)方法，可減少數(shù)據(jù)誤差率至5%以下，該方法已應(yīng)用于后續(xù)5個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過(guò)程

1.實(shí)習(xí)目的

開(kāi)始實(shí)習(xí)前就想好，得在實(shí)際項(xiàng)目里摸摸門道，看看自己學(xué)的那些GIS和數(shù)據(jù)分析知識(shí)，到底能不能轉(zhuǎn)成真本事。想去那種做地理信息出身的公司，感受下他們?cè)趺刺幚砗Ａ靠臻g數(shù)據(jù)，怎么把數(shù)據(jù)變成有價(jià)值的商業(yè)信息。

2.實(shí)習(xí)單位簡(jiǎn)介

我們實(shí)習(xí)的公司，核心業(yè)務(wù)是幫客戶做地理數(shù)據(jù)分析，服務(wù)行業(yè)挺多，零售、物流、地產(chǎn)都有涉及。他們用的技術(shù)棧挺全，ArcGIS、Python、R都用，數(shù)據(jù)量也大，每天跑的模型就有幾十個(gè)，感覺(jué)挺鍛煉人的。

3.實(shí)習(xí)內(nèi)容與過(guò)程

剛開(kāi)始一周，主要是熟悉環(huán)境，公司給安排了基礎(chǔ)培訓(xùn)，看了下他們常用的數(shù)據(jù)處理流程。從數(shù)據(jù)接入開(kāi)始，到清洗、轉(zhuǎn)換、建模，每個(gè)環(huán)節(jié)都有標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序。我的第一個(gè)任務(wù)，是幫業(yè)務(wù)部門處理一個(gè)全國(guó)門店的地理分布數(shù)據(jù)，有2022年全年的1.2億條記錄，涉及30個(gè)省份。

數(shù)據(jù)接過(guò)來(lái)，直接扔進(jìn)Python腳本里清洗，用的pandas和geopandas庫(kù)。發(fā)現(xiàn)好多地址不規(guī)范，比如“XX路XX號(hào)”這種，得用正則表達(dá)式匹配，或者靠地名庫(kù)做模糊匹配。光靠腳本不行，有些特殊情況得手動(dòng)調(diào)整，比如“上海市浦東新區(qū)張江高科技園區(qū)”這種，直接按字面搜索會(huì)漏掉。這一步，我花了三天時(shí)間，日均處理數(shù)據(jù)大概1.5萬(wàn)條，最后清洗后的有效數(shù)據(jù)有9800萬(wàn)條。

4.實(shí)習(xí)成果與收獲

最拿得出手的是給零售部門做的精準(zhǔn)營(yíng)銷區(qū)域建議。他們想推廣一個(gè)新產(chǎn)品，但不知道重點(diǎn)投放哪些區(qū)域。我用了2022年全年30個(gè)省份的1.2億條地理編碼數(shù)據(jù)，結(jié)合消費(fèi)能力、門店密度、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境做了分析，最終劃定了15個(gè)重點(diǎn)區(qū)域。他們按我的建議跑了一段時(shí)間，2023年Q1和Q2的覆蓋客戶群體提升了12.3%，這讓我挺有成就感的。

收獲最大的，是學(xué)會(huì)了怎么把理論用到實(shí)踐。以前在學(xué)校做項(xiàng)目，數(shù)據(jù)量小，跑個(gè)模型幾分鐘就出結(jié)果。真到公司，數(shù)據(jù)量放大幾個(gè)量級(jí)，就得考慮效率問(wèn)題。比如用Python處理數(shù)據(jù)時(shí)，我發(fā)現(xiàn)直接用循環(huán)特別慢，后來(lái)學(xué)了多線程技術(shù)，處理速度直接快了三倍。還接觸了R語(yǔ)言，做了兩份深度數(shù)據(jù)可視化報(bào)告，老板挺滿意的，最后兩份報(bào)告還被納入了公司年度分析案例集。

5.問(wèn)題與建議

實(shí)習(xí)期間也碰到點(diǎn)麻煩事。比如有一次做模型，數(shù)據(jù)量太大，電腦直接卡死，最后是找技術(shù)部同事幫忙調(diào)整了數(shù)據(jù)庫(kù)索引才搞定。還有就是公司管理上，有時(shí)候項(xiàng)目需求臨時(shí)變，但流程沒(méi)跟上，導(dǎo)致開(kāi)發(fā)人員壓力特別大。

我建議他們可以考慮搞個(gè)更規(guī)范的需求管理流程，比如需求變更得提前一周通知，讓技術(shù)部門有時(shí)間評(píng)估。另外，培訓(xùn)機(jī)制也可以再完善點(diǎn)，有些工具雖然我學(xué)過(guò)，但實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景不太一樣，如果能多組織幾次內(nèi)部技術(shù)分享會(huì)就更好了。

三、總結(jié)與體會(huì)

1.實(shí)習(xí)價(jià)值閉環(huán)

這8周實(shí)習(xí)，感覺(jué)就像把學(xué)校里學(xué)的理論知識(shí)，掰開(kāi)了揉碎了用在了實(shí)際項(xiàng)目里。剛來(lái)的時(shí)候，面對(duì)1.2億條地理編碼數(shù)據(jù)和復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，確實(shí)有點(diǎn)懵。后來(lái)通過(guò)處理這些數(shù)據(jù)，從清洗、轉(zhuǎn)換到建模分析，一步步把它們變成有價(jià)值的商業(yè)洞察，這個(gè)過(guò)程讓我真正理解了“數(shù)據(jù)分析師”這三個(gè)字的含義。比如，當(dāng)我通過(guò)構(gòu)建區(qū)域熱力分析模型，幫業(yè)務(wù)部門找到2023年Q1和Q2最合適的營(yíng)銷區(qū)域，看到客戶群體覆蓋率提升了12.3%時(shí)，那種成就感是做課程項(xiàng)目永遠(yuǎn)體會(huì)不到的。這8周，我不僅把課堂上學(xué)到的GIS空間分析、數(shù)據(jù)挖掘方法用上了，還學(xué)會(huì)了怎么在實(shí)際工作中解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，怎么用Python和R高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，這些技能現(xiàn)在對(duì)我來(lái)說(shuō)是實(shí)實(shí)在在的財(cái)富。

2.職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)

這次實(shí)習(xí)讓我更清楚自己未來(lái)想做什么。之前對(duì)數(shù)據(jù)分析和地理信息行業(yè)的理解，還停留在比較理想化的層面，覺(jué)得只要把數(shù)據(jù)跑通就行?，F(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，做數(shù)據(jù)分析師不光要懂技術(shù)，還得懂業(yè)務(wù)，要能跟業(yè)務(wù)部門順暢溝通，知道他們真正需要什么。比如有一次做項(xiàng)目，業(yè)務(wù)部門提的要求很模糊，后來(lái)我主動(dòng)去了解他們的業(yè)務(wù)邏輯，才知道他們想解決的是區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題。這種體驗(yàn)讓我意識(shí)到，以后如果真想在這個(gè)行業(yè)深耕，不僅要深化專業(yè)技能，還得提升溝通能力和業(yè)務(wù)理解能力。現(xiàn)在我就計(jì)劃，接下來(lái)要把Python的數(shù)據(jù)處理和可視化部分再學(xué)深學(xué)透，爭(zhēng)取考個(gè)PMP證書(shū)，這樣以后面試或者做項(xiàng)目時(shí)，能更有底氣。

3.行業(yè)趨勢(shì)展望

在實(shí)習(xí)過(guò)程中，也感受到地理信息行業(yè)和數(shù)據(jù)分析結(jié)合越來(lái)越緊密的趨勢(shì)。以前覺(jué)得GIS就是畫(huà)地圖、做空間分析，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，像地理編碼、空間聚類這些技術(shù)，在零售、物流、金融行業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。特別是他們用的時(shí)空平滑算法和異常值檢測(cè)方法，能極大提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，這種技術(shù)現(xiàn)在市面上還不太常見(jiàn)。我留意到，現(xiàn)在很多大廠都在建自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，未來(lái)對(duì)既能懂業(yè)務(wù)又能處理空間數(shù)據(jù)的人才需求肯定越來(lái)越大。這次實(shí)習(xí)讓我看到，自己學(xué)的專業(yè)其實(shí)很有前景，只要持續(xù)學(xué)習(xí)，掌握更多新技術(shù)，以后肯定有飯吃。

4.心態(tài)轉(zhuǎn)變與未來(lái)行動(dòng)

這8周最大的變化，是心態(tài)上的。以前在學(xué)校做項(xiàng)目，遇到問(wèn)題可以隨時(shí)問(wèn)老師，數(shù)據(jù)量小了還能手動(dòng)處理?，F(xiàn)在在職場(chǎng)，數(shù)據(jù)量是真實(shí)場(chǎng)景的幾十倍，電腦跑不動(dòng)、模型效果不好，都得自己扛著找原因。有一次做聚類分析，結(jié)果跟預(yù)期差很多，折騰了兩天才找到是數(shù)據(jù)預(yù)處理階段漏掉了一步異常值處理，這種經(jīng)歷雖然累，但真的成長(zhǎng)快。未來(lái)如果真想走這條路，我得更主動(dòng)地去學(xué)，比如多看些行業(yè)論文，多練練Hadoop、Spark這些大數(shù)據(jù)工具，爭(zhēng)取下次實(shí)習(xí)能接觸更多復(fù)雜的項(xiàng)目。這次實(shí)習(xí)也讓我明白，職場(chǎng)不是學(xué)校，沒(méi)人會(huì)手把手教你，能自己解決多少問(wèn)題，就代表你值多少錢。

四、致謝

1.

感謝實(shí)習(xí)期間給予我指導(dǎo)和幫助的部門領(lǐng)導(dǎo)，讓我有機(jī)會(huì)接