想做业务数据分析，需要学习些什么？

新闻中心 NEWS CENTER

您当前位置：首页 > 新闻中心 > 行业资讯

想做业务数据分析，需要学习些什么？（业务数据分析师是入门的数据分析师吗）

2023-05-26

浏览次数：次

返回列表

经常有新手小白会疑惑：如果想做业务数据分析，究竟应该从哪些方面进行学习？对于零基础小白，找对学习方向最为重要。在这篇回答中我会分享关于业务数据师的岗位职责、学习内容，短中长期目标等三大部分内容。

一、首先应该先来明确业务数据分析师岗位职责

1. 不定期进行用户调研，收集并分析用户的原始需求，配合大数据产品线，快速应对多变业务需求，完成业务运营数据报表的开发与管理，负责相关数据买点上报工作，并保证数据质量。

2. 构建全面准确能反映业务特征的监控指标体系，并基于业务指标体系及时发现与定位问题，并能给出合理化的建议。

3. 全面分析各项影响产品提升和增长的因素，各项业务细节结合业务方向，提供有价值的分析报告和运营建议，与产品运营，研发等部门配合，推动公司产品研发的持续改进，推进优化方案落地执行带来业务的提升增长。

4. 对于行业动态有一定的敏锐性，能够及时跟进相关前沿动态，能从行业趋势和产品形态的角度，给业务方向与业务模式的建议。

5. 独立完成复杂分析任务，善于运用各类数据分析技术实施深度数据诊断，推动产品化进程。

二、需要学习并拥有的能力和知识

01技术能力

SQL:比较常见的业务分析师，对sql的掌握有一定要求，不过也不必要十分精通。SQL是数据分析的核心工具，主要学习select，聚合函数以及条件查询的内容。业务分析师只要能从数据仓库里取数、学会普通的增删减改就行了，取数不是业务分析师的主要工作，而且很多人用现成的BI工具，或者直接Python大法，虽然也需要sql从数据库中取数，但是不用考虑复杂逻辑。

Excel:虽然说是业务方面的，但是技术的掌握会起到锦上添花的作用，能够帮助从业者提高工作效率。excel对数据分析数据来说是必须掌握的工具，是必备技能，由大量的实践可以知道excel是一个非常靠谱的工具，特别是小规模的数据处理工作，他绝对算得上一个利器。

Python 重点掌握pandas数据结构，mayplotlib库及numpy数组

02行业知识

对业务型的数据是来说，行业背景知识，公司业务等都是非常重要的信息，这部分的学习没有捷径可走，是一个长期积累的过程。业务数据分析师等于半个业务人员，通过业务模式，产品，渠道，用户，运营，部门， KPI来充分了解一个公司的业务信息。

03统计学

想要在数据分析道路上走的长远，统计学知识不可无，统计学的理论依据就是数据分析的理论依据，可以说统计学的知识贯穿数据分析全过程。因此，统计学知识必须要掌握。

04数据分析思维

这也是数据分析师需要注意的，对数据分析师而言，较强的逻辑思维能力能够帮助他们发现一些可能他人遗留的问题，思路更为严谨，确保分析的框架更具体。

分析必备技能：

数据可视化分析：可视化分析能够直接呈现大数据的特点，并且容易被读者接受，更直观地呈现在人们眼前。数据挖掘算法:数据分析的核心理论就是数据挖掘算法，数据挖掘算法基于不同的数据格式与数据类型，所呈现出来的数据本身具备特点。预测分析能力：大数据分析是最重要的应用领域之一就是预测分析，从大数据当中去挖掘出特点，再通过科学的建立模型，然后通过模型带入新的数据，能够预测未来的数据。语言引擎：大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，通过用户的搜索关键词，标签以及其他输入语义，去分析判断用户需求，从而更好地实现用户体验组广告匹配。数据管理与数据质量：数据分析离不开数据管理与数据质量，高质量的数据和有效的数据管理，不论是在学术研究上还是在商业应用领域，都可以保证分析结果的真实性。

05 沟通能力

需求要沟通，价值要沟通，剩下最大的阻碍的就是搞定“人”。

3年的数据分析师，你可以看出来，他处事是非常圆滑的，一般会倾听，然后再逐条沟通，这对沟通能力有极大的要求，这没法学，只有在实践中锻炼。