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如何入门数据分析?
31岁、女、从新媒体运营转到字节数据分析岗,跨度很大吧?这是过年期间我认识的姐姐。
我作为一名博主,同时也是一名运营,要用做数据分析,就去向她请教了一下。
所以这篇“如何入门数据分析”的回答,完全是在复述字节数分小姐姐的话。
她讲话的逻辑真的非常清晰,比如她告诉我“一般公司的数据分析工作有三大类”
她告诉我
只有第三类才是数据分析岗
前两类是学会数据分析技能就行,比如现在的运营、管理、财务岗等都需要会点数据分析技能。
今天谈谈不同岗位入门数据分析都需要学什么?
千万别学太多,把你工作上能用到的部分学会就可以了一般公司的数据分析工作有三大类
第一类:运营岗、产品岗
因为不管什么运营,都要看各种数据,所以公司现在要求员工能通过数据分析发现问题后,及时改进运营策略,现在都这样。
其实咱们运营岗日常主要面对这3类数据
1、 用户基础数据
2、 用户行为数据
3、 业务数据
然后通过数据分析思维,从这3者之间找到重要线索。
比如你能得出结论,你们产品晚上10点之后,2线城市的宝妈,看了某条视频下单的概率就超高。
这就是运营需要掌握的数据分析能力。
因此运营岗入门数据分析:1、在数分工具上
除了基础的Excel,还有学会power BI。
它适合处理复杂的数据,同时还能让你做出比excel更高级智能可视化图表,初期求职涨薪全
靠它了。power bi 动态可视化报表咱们这一代人,精通excel的都不多,但power BI 更简单,更高效、所以现在很多职场老人都改学这个了。
运营入门数分的话
Power BI掌握这4点你就能立马干活了。
● Excel、MySQL数据连接获取
● AIPL 模型人群可视化 ● RFM 电商用户行为人群结构分析● 生产高级智能图表
掌握这些就可以了。
另外你在工作水平没有太大差异的情况下,汇报会比别人做的更出彩。不用再依靠密密麻麻的长文,多个文件跳转,苦口婆心说服老板,直接甩动态报表,用清晰的数据、直观的图表、精炼的逻辑,让老板认可你的工作能力。
我也是运营,其实咱们数分学是很快的,因为咱们特别了解业务,所以学起来快。2、运营岗入门数据分析在思维上
一定要学会
● 漏斗分析方法:定位业务问题和预估数据、AIPL 模型
● AARRR模型:快速实现用户增长;啊哈时刻和峰终定律● RFM分析方法: 用户分类,精细化运营
在我介绍另外2个岗之前,先回答一波网友的问题。
如果你不会开始,又怕被割韭菜,最安全的做法,就是照着知乎官数据分析团队方制作的课学习。
知乎首席数据分析师猴子、知乎在线教研负责人Eva一手打造出来的。
1、 用指标衡量业务、Excel数据清洗
2、 数据分析思维、异动分析
3、 power BI的入门和安装下面这个就是参加知乎官方数据分析课的入口↓↓
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4、 数据可视化、数据分析报告
5、 SQL复杂查询、多表查询
6、 课程内容:SQL经典业务问题、数据分析思维高级
7、 SQL分析实战、Python入门
8、……第二类:财务、销售岗
用公司现有各类报表,整理分析出一些业务结论,进行业务的追踪和汇报,帮助各级领导做出决策。
公司越大这样的岗位越多,其门槛是要熟练使用Excel。
这类人入门数分比较简单,当做技能学就行1、在数分工具上
只需要掌握:20个实用函数的实操、数据清洗、数据透视和切片器、可视化商业汇报图表,以及自动化报表就可以了。
2、在数分思维上
一定要掌握:
● 对比分析方法:和谁比?有哪些比较维度?
● 逻辑树分析方法:简化分析复杂问题、费米问题 ● 回归分析方法: 提出可以落地的建议、预测和分配资源
不要觉得Excel是平平无奇的基础工具,你光是掌握excel的数据分析技能,工作效率就能大大提升了。第三类:数据分析师
如果要竞争数据分析岗位的话,必须要会sql和Python。
这个岗位的门槛要高很多,要精通SQL,还要会Python。
因为这个岗位承担着开发公司报表体系、数据产品的重任,你们公司的报表,都是数据分析师开发出来的。
因此你得会写SQL,得会取底层取数,成为一名真正的数据分析师。
数据分析师入门数分的话,最常用的4大数据分析工具:Excel、Power BI、SQL、Python。
其实这4个工具啊,每天能抽出4个小时学习,最多7天,你就能完成从入门到精通了。
其他的入职之后去提升这一块的能力就行了,不实战也提升不了。
1、在数分工具上
SQL和Python
学数据分析,如果说会用Excel是青铜,了解Power BI是白银,那么熟练掌握SQL、Python就是王者。
当业务问题变复杂,Excel就不够用了,这时你需要SQL和Python做外挂。
对于入门数分,SQL你掌握这些就能立马干活了。
1.数据库与数据表的基本操作
2.字段的数据类型、约束条件与基本函数
3.SQL单表查询、多表查询、联合查询等
对于入门数分,Python你掌握这些就能立马干活了。
1、元组、列表、字典、集合、条件和循文件等
2、索引切片、数据清洗、Pandas,缺失数据处理
3.数据可视化、NumPy、自动化办公、数据类型转换将业务问题转化为数据问题。
学会它俩的好处极大
1、能独立解决高难度的数据问题
2、拜托繁琐、无意义的重复性工作,办公自动化。
3、取数不求人,在关键时刻,不用求爷爷告奶奶地跨部门报需求,自己就能搞定,不拖延工作进度(社恐救星)
以上说的是工具,下面说说数据分析思维要掌握那些?2、在数分思维上
其实所谓思维,就是一套针对业务的分析方法而已,没什么神秘的,入门数据分析师掌握这10套数据分析方法
就足够了。
1.多维度拆解分析方法
2.对比分析方法:和谁比?有哪些比较维度?
3.假设检验分析方法: 业务流程法和4p营销理论
4.相关分析方法: 深入分析问题、区分问题优先级
5.群组分析方法:同期群分析、群组分析表格
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