如何自學數(shù)據(jù)分析方法介紹
越來越多的管理者意識到數(shù)據(jù)分析對公司的運營以及經(jīng)濟的發(fā)展有著重要意義，但卻不知該怎么自學好。下面百分網(wǎng)小編整理了自學數(shù)據(jù)分析的方法，希望對你有所幫助!
如何自學數(shù)據(jù)分析
想要成為數(shù)據(jù)分析師，最快需要七周?七周信不信?
這是一份數(shù)據(jù)分析師的入門指南，它包含七周的內(nèi)容，Excel、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析思維、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學、業(yè)務、以及Python。
每一周的內(nèi)容，都有兩到三篇文章細致講解，幫助新人們快速掌握。這七周的內(nèi)容剛好涵蓋了一位數(shù)據(jù)分析師需要掌握的基礎(chǔ)體系，也是一位新人從零邁入數(shù)據(jù)大門的知識手冊。
第一周：Excel
每一位數(shù)據(jù)分析師都脫離不開Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應付絕大部分分析工作。雖然現(xiàn)在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。
Excel的學習分為兩個部分。
掌握各類功能強大的函數(shù)，函數(shù)是一種負責輸入和輸出的神秘盒子。把各類數(shù)據(jù)輸入，經(jīng)過計算和轉(zhuǎn)換輸出我們想要的結(jié)果。
在SQL，Python以及R中，函數(shù)依舊是主角。掌握Excel的函數(shù)有助于后續(xù)的學習，因為你幾乎在編程中能找到名字一樣或者相近的函數(shù)。
在「數(shù)據(jù)分析：常見的Excel函數(shù)全部涵蓋在這里了」中，介紹了常用的Excel函數(shù)。
清洗處理類：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
關(guān)聯(lián)匹配類：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
邏輯運算類：if、and、or、is系列
計算統(tǒng)計類：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
時間序列類：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二竅門，工作中的任何問題都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「數(shù)據(jù)分析：Excel技巧大揭秘」教程，介紹了Excel最具性價比的幾個技巧。包括數(shù)據(jù)透視表、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)組、條件格式、自定義下拉菜單等。正是這些工具，才讓Excel在分析領(lǐng)域經(jīng)久不衰。
在大數(shù)據(jù)量的處理上，微軟提供了Power系列，它和Excel嵌套，能應付百萬級別的數(shù)據(jù)處理，彌補了Excel的不足。
Excel需要反復練習，實戰(zhàn)教程「數(shù)據(jù)分析：手把手教你Excel實戰(zhàn)」，它通過網(wǎng)絡(luò)上抓取的數(shù)據(jù)分析師薪資數(shù)據(jù)作為練習，總結(jié)各類函數(shù)的使用。
除了上述要點，下面是附加的知識點，鋪平數(shù)據(jù)分析師以后的道路。
了解單元格格式，數(shù)據(jù)分析師會和各種數(shù)據(jù)類型打交道，包括各類timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解數(shù)組，以及相關(guān)應用(excel的數(shù)組挺難用)，Python和R也會涉及到 list，是核心概念之一。
了解函數(shù)，深入理解各種參數(shù)的作用。它會在學習Python中幫助到你。
了解中文編碼，UTF8、GBK、ASCII，這是數(shù)據(jù)分析師的坑點之一。
第二周：數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)分析界有一句經(jīng)典名言，字不如表，表不如圖。
數(shù)據(jù)可視化是分析的常用技巧之一，不少數(shù)據(jù)分析師的工作就是通過圖表觀察和監(jiān)控數(shù)據(jù)。首先了解常用的圖表：
Excel的圖表可以100%繪制上面的圖形，但這只是基礎(chǔ)。
在「數(shù)據(jù)可視化：你想知道的經(jīng)典圖表全在這」中介紹了各類數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典圖表，除了趨勢圖、直方圖，還包括�；鶊D、空間圖、熱力圖等額外的類型。
數(shù)據(jù)可視化不是圖表的美化，而是呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的邏輯之美，是揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。了解圖表的維度和適用場景，比好看更重要。比如桑吉圖就是我一直推崇的圖表，它并不知名，但是它能清晰的揭露數(shù)據(jù)內(nèi)在狀態(tài)的變化和流向。案例是用戶活躍狀態(tài)的趨勢。
Excel的圖表操作很傻瓜化，其依舊能打造出一份功能強大的可視化報表�！笖�(shù)據(jù)可視化：教你打造升職加薪的報表」教給大家常用的Excel繪圖技巧，包括配色選取，無用元素的剔除、輔助線的設(shè)立、復合圖表等方法。
Excel圖表的創(chuàng)造力是由人決定的，對數(shù)據(jù)的理解，觀察和認知，以及對可視化的應用，這是一條很長的道路。
圖表是單一的，當面板上繪制了多張圖表，并且互相間有關(guān)聯(lián)，我們常稱之為Dashboard儀表盤。
上圖就是用分析師薪資數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源繪制的Dashboard，比單元格直觀不少。我們常常把繪制這類Dashboard的工具叫做BI。
BI(商業(yè)智能)主要有兩種用途。一種是利用BI制作自動化報表，數(shù)據(jù)類工作每天都會接觸大量數(shù)據(jù)，并且需要整理匯總，這是一塊很大的工作量。這部分工作完全可以交給BI自動化完成，從數(shù)據(jù)規(guī)整、建模到下載。
另外一種是使用其可視化功能進行分析，它提供比Excel更豐富的交互功能，操作簡單，而且美觀，如果大家每天作圖需要兩小時，BI能縮短大半。
在「數(shù)據(jù)可視化：手把手打造BI」教程中，以微軟的PowerBI舉例，教大家如何讀取數(shù)據(jù)，規(guī)整和清洗數(shù)據(jù)，繪制圖表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列舉的分析師案例。
BI還有幾個核心概念，包括OLAP，數(shù)據(jù)的聯(lián)動，鉆取，切片等，都是多維分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后續(xù)的進階可視化，將和編程配合。因為編程能夠提供更高效率和靈活的應用。而BI也是技術(shù)方向的工具，了解技術(shù)知識對應用大有幫助。
第三周：數(shù)據(jù)分析思維數(shù)據(jù)分析能力的高低，不以工具和技巧決定，而以分析思維決定。
在一場戰(zhàn)爭中，士兵裝備再好的武裝，進行再嚴苛的訓練，若是沖鋒的方向錯了，那么迎接他們的唯有一敗涂地。
分析思維決定一場「數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭」中的沖鋒方向。只有先養(yǎng)成正確的分析思維，才能使用好數(shù)據(jù)。
既然是思維，它就傾向于思考的方式，Excel函數(shù)學會了就是學會，分析則不同。大多數(shù)人的思維方式都依賴于生活和經(jīng)驗做出直覺性的判斷，以「我覺得我認為」展開，好的數(shù)據(jù)分析首先要有結(jié)構(gòu)化的思維。
麥肯錫是其中領(lǐng)域的佼佼者，創(chuàng)建了一系列分析框架和思維工具。最典型地莫過于金字塔思維。
這篇文章簡述了該思維的應用，「快速掌握麥肯錫的分析思維」。你能學會結(jié)構(gòu)化思考，MECE原則，假設(shè)先行，關(guān)鍵驅(qū)動等方法論。
除此以外，還有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六頂思考帽等，這些都是不同領(lǐng)域的框架�？蚣艿慕�(jīng)典在于，短時間內(nèi)指導新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性價比最優(yōu)的。數(shù)據(jù)分析思維，是分析思維的引申應用。再優(yōu)秀的思考方式，都需要佐證和證明，數(shù)據(jù)就是派這個用處的，「不是我覺得，而是數(shù)據(jù)證明」。
現(xiàn)代管理學之父彼得·德魯克說過一句很經(jīng)典的話：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它。如果把它應用在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，就是：如果你不能用指標描述業(yè)務，那么你就無法有效增長它。每一位數(shù)據(jù)分析師都要有指標體系的概念，報表也好，BI也好，即使機器學習，也是圍繞指標體系建立的。
下圖就是一個典型的指標體系，描述了用戶從關(guān)注產(chǎn)品、下載、乃至最后離開的整個環(huán)節(jié)。每一個環(huán)節(jié)，都有數(shù)據(jù)及指標以查詢監(jiān)控。
不同業(yè)務背景需要的指標體系不同，但有幾個建立指標的通用準則。這篇文章深入介紹了「如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架」。你將區(qū)分什么是好指標、什么是壞指標、比率和比例、指標的結(jié)構(gòu)、指標設(shè)立的維度等概念。
數(shù)據(jù)分析不是一個結(jié)果，而是一個過程。幾乎所有的分析，最終目的都是增長業(yè)務。所以比分析思維更重要的是驅(qū)動思維落地，把它轉(zhuǎn)化為成果。
數(shù)據(jù)分析思維是常年累月養(yǎng)成的習慣，一周時間很難訓練出來，但這里有一個縮短時間的日常習慣。以生活中的問題出發(fā)做練習。
這家商場的人流量是多少?怎么預估?
上海地區(qū)的共享單車投放量是多少?怎么預估?
街邊口的水果店，每天的銷量和利潤是多少?怎么預估?
這些開放性問題起源于咨詢公司的訓練方法，通過不斷地練習，肯定能有效提高分析思維。另外就是刷各種CaseBook。
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師會拷問別人的數(shù)據(jù)，而他本身的分析也經(jīng)得起拷問。
第四周：數(shù)據(jù)庫
Excel很容易遇到瓶頸，隨著業(yè)務的發(fā)展，分析師接觸的數(shù)據(jù)會越來越多。對大部分人的電腦，超過十萬條數(shù)據(jù)，已經(jīng)會影響性能。何況大數(shù)據(jù)時代就是不缺數(shù)據(jù)，這時候就需要學習數(shù)據(jù)庫了。
即使非數(shù)據(jù)崗位，也有越來越多的產(chǎn)品和運營被要求使用SQL。
很多數(shù)據(jù)分析師戲稱自己是跑SQL的，這間接說明SQL在數(shù)據(jù)分析中有多核心。從Excel到SQL絕對是處理效率的一大進步。
教程內(nèi)容以MySQL為主，這是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的通用標準。其實語法差異不大的。
新手首先應該了解表的概念，表和Excel中的sheet類似。「寫給新人的數(shù)據(jù)庫指南」是一篇入門基礎(chǔ)文章，包括表、ID索引、以及數(shù)據(jù)庫的安裝，數(shù)據(jù)導入等簡單知識。
SQL的應用場景，均是圍繞select展開。增刪改、約束、索引、數(shù)據(jù)庫范式均可以跳過。新手在「SQL，從入門到熟練」教程會學習到最常見的幾個語法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查詢以及各種常用函數(shù)。
數(shù)據(jù)還是分析師薪資數(shù)據(jù)，它可以和Excel實戰(zhàn)篇結(jié)合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，無非是大量的練習。大家可以在leetcode上做SQL相關(guān)的練習題，難度從簡單到困難都有�！窼QL，從熟練到掌握」教程中將會帶領(lǐng)大家去刷一遍。
join對新手是一個很繞的概念，教程會從圖例講解，逐步提高難度。從一開始的join關(guān)聯(lián)，到條件關(guān)聯(lián)、空值匹配關(guān)聯(lián)、子查詢關(guān)聯(lián)等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更進一步，可以學習row_number，substr，convert，contact等函數(shù)。不同數(shù)據(jù)平臺的函數(shù)會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain優(yōu)化，了解SQL的工作原理，了解數(shù)據(jù)類型，了解IO。知道為什么union比or的效率快，這已經(jīng)和不少程序員并駕齊驅(qū)。
第五周：統(tǒng)計學
很多數(shù)據(jù)分析師并不注重統(tǒng)計學基礎(chǔ)。
比如產(chǎn)品的AB測試，如果相關(guān)人員不清楚置信度的含義和概念，那么好的效果能意味著好么?如果看待顯著性?
比如運營一次活動，若不了解描述統(tǒng)計相關(guān)的概念，那么如何判別活動在數(shù)據(jù)上的效果?可別用平均數(shù)。
不了解統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)分析師，往往是一個粗糙的分析師。如果你想要往機器學習發(fā)展，那么統(tǒng)計學更是需要掌握的基礎(chǔ)。
統(tǒng)計知識會教大家以另一個角度看待數(shù)據(jù)。如果大家了解過《統(tǒng)計數(shù)據(jù)會撒謊》，那么就知道很多數(shù)據(jù)分析的決策并不牢靠。
在第一篇教程「解鎖數(shù)據(jù)分析的正確姿勢：描述統(tǒng)計」，會教給大家描述統(tǒng)計中的諸多變量，比如平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、分位數(shù)、標準差、方差。這些統(tǒng)計標準會讓新手分析師從平均數(shù)這個不靠譜的泥潭中出來。
箱線圖就是描述統(tǒng)計的大成者，好的分析師一定是慣用箱線圖的�？�。
第二篇「解鎖數(shù)據(jù)分析的.正確姿勢：描述統(tǒng)計(2)」將會結(jié)合可視化，對數(shù)據(jù)的分布進行一個直觀的概念講解。很多特定的模型都有自有的數(shù)據(jù)分布圖，掌握這些分布圖對分析的益處不可同日而語。
直方圖和箱線圖一樣，將會是長久伴隨分析師的利器。
統(tǒng)計學的一大主要分支是概率論，概率是度量一件事發(fā)生的可能性，它是介于0到1之間的數(shù)值。很多事情，都可以用概率論解釋，「概率論的入門指南」和「讀了本文，你就懂了概率分布」都是對其的講解。
包括貝葉斯公式、二項概率、泊松概率、正態(tài)分布等理論。理論不應用現(xiàn)實，那是無根之木，教程中會以運營活動最常見的抽獎概率為講解，告訴大家怎么玩。
其實數(shù)據(jù)分析中，概率應用最廣泛和最全面的知識點，就是假設(shè)檢驗，大名鼎鼎的AB測試就是基于它的。俗話說得好，再優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理也跑不過一半AB測試。
何為假設(shè)檢驗?假設(shè)檢驗是對預設(shè)條件的估計，通過樣本數(shù)據(jù)對假設(shè)的真?zhèn)芜M行判斷。
產(chǎn)品改版了，用戶究竟喜不喜歡?調(diào)研的評分下降了，這是用戶的評價降低了，還是正常的數(shù)據(jù)波動呢?這些都是可以做假設(shè)檢驗的。它可以說是兩面兩篇文章的回顧和應用。
「數(shù)據(jù)分析必須懂的假設(shè)檢驗」依舊以互聯(lián)網(wǎng)場景講解各種統(tǒng)計技巧的應用。假設(shè)檢驗并不難，通過Excel的幾個函數(shù)就能完成。它的難點在于諸多知識點和業(yè)務的結(jié)合使用，實際公式不需要掌握的多透徹，了解背后的意義更重要。
統(tǒng)計學是一個很廣闊的領(lǐng)域，包括方差分析，時間序列等，都有各自不同的應用。大家若感興趣，可以去閱讀各類教材，沒錯，教材是學習統(tǒng)計學最優(yōu)的方式。我這類文章堪堪算入門罷了。
第六周：業(yè)務
對于數(shù)據(jù)分析師來說，業(yè)務的了解比數(shù)據(jù)方法論更重要。舉個例子，一家O2O配送公司發(fā)現(xiàn)在重慶地區(qū)，外賣員的送貨效率低于其他城市，導致用戶的好評率降低。總部的數(shù)據(jù)分析師建立了各個指標去分析原因，都沒有找出來問題。后來在訪談中發(fā)覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，根本不知道垂直距離。這是數(shù)據(jù)的局限，也是只會看數(shù)據(jù)的分析師和接地氣分析師的最大差異。業(yè)務形態(tài)千千萬萬，數(shù)據(jù)分析師往往難窺一二。我的公眾號業(yè)務部分也涉及了不少，大家可以通過這幾篇文章了解。
一篇文章讀懂活躍數(shù)據(jù);深入淺出，用戶生命周期的運營;獲取新增用戶，運營都應該知道的事;運營的商業(yè)邏輯：CAC和CLV;從零開始，構(gòu)建數(shù)據(jù)化運營體系;讀懂用戶運營體系：用戶分層和分群，這些都是互聯(lián)網(wǎng)運營相關(guān)的內(nèi)容，或多或少涉及了不少業(yè)務方面的概念，數(shù)據(jù)分析人員可以選擇性的挑選部分內(nèi)容。了解業(yè)務的數(shù)據(jù)分析師在職場發(fā)展上會更加順利。
而在「最用心的運營數(shù)據(jù)指標解讀」中，我嘗試總結(jié)了幾個泛互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的指標和業(yè)務模型，它們都是通用的框架。
產(chǎn)品運營模型：以移動端APP為主體，圍繞AARRR準則搭建起數(shù)據(jù)框架。包括Acquisition用戶獲取、Activation用戶活躍、Retention用戶留存、Revenue營收、Refer傳播，以及細分指標。
市場營銷模型：以傳統(tǒng)的市場營銷方法論為基底，圍繞用戶的生命周期建立框架。包括用戶生命周期，生命周期價值、用戶忠誠指數(shù)、用戶流失指數(shù)、用戶RFM價值等。
流量模型：從早期的網(wǎng)站分析發(fā)展而來，以互聯(lián)網(wǎng)的流量為核心。包括瀏覽量曝光率、病毒傳播周期、用戶分享率、停留時間、退出率跳出率等。
電商和消費模型：以商品的交易、零售、購買搭建而起。包括GMV、客單價、復購率、回購率、退貨率、購物籃大小、進銷存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用戶行為模型：通過用戶在產(chǎn)品功能上的使用，獲得精細的人群維度，以此作為分析模型。包括用戶偏好、用戶興趣、用戶響應率、用戶畫像、用戶分層，還包含點贊評論瀏覽收藏等功能的相關(guān)指標。
除了上述的幾個常見模型，數(shù)據(jù)分析還有其他分支。比如SEO/SEM，雖然可以歸類到流量模型，但它并不簡單。比如財務分析，商業(yè)的各種成本支出也需要專人負責。
在業(yè)務知識外，業(yè)務層面的溝通也很重要。業(yè)務線足夠長的時候，溝通往往成為老大難的問題。
業(yè)務學習沒有捷徑，哪怕掌握了諸多模型，不同行業(yè)間的業(yè)務壁壘會是分析師們的門檻。金融的各類專有領(lǐng)域知識，電子商務不同產(chǎn)品的特性，這些都會影響到分析報告的質(zhì)量。
在早期，新人最好選擇一到兩個領(lǐng)域深入了解其業(yè)務，然后以此拓展邊界。
第七周：Python/R
第七周是最后的學習環(huán)節(jié)。
是否具備編程能力，是初級數(shù)據(jù)分析和高級數(shù)據(jù)分析的風水嶺。數(shù)據(jù)挖掘、BI、爬蟲、可視化報表都需要用到編程。掌握一門優(yōu)秀的編程語言，可以讓數(shù)據(jù)分析師升職加薪，迎娶白富美。數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最熱門的兩大語言是R和Python。R的優(yōu)點是統(tǒng)計學家編寫的，缺點也是統(tǒng)計學家編寫。涉及各類統(tǒng)計函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。
Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將分析的過程腳本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常豐富。
這里的教程以Python為主。
「開始Python的新手教程」將會教大家搭建數(shù)據(jù)分析環(huán)境，Anaconda是功能強大的數(shù)據(jù)科學工具。Python建議安裝Python3+版本，不要選擇Python2了。
Python的語法相當簡潔，大家print出第一個hello world頂多半小時。就像在Excel上進行運算一樣方便。
「開始Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)」介紹給大家Python的三類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，列表list，元組tuple，以及字典dict。萬變不離其宗，掌握這三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及相對應的函數(shù)，足夠應付80%的分析場景。函數(shù)式編程為Python一大特色，Python自身就提供不少豐富的函數(shù)。很多都和Excel的函數(shù)相通，掌握起來非常迅速。另外還有控制流，for、while、if，通常配合函數(shù)組合使用。
「了解和掌握Python的函數(shù)」教大家如何自定義函數(shù)，豐富的函數(shù)雖然能偷懶，但是不少場景下，還是需要自己動手擼一個。
能夠調(diào)第三方包解決，就使用第三方的函數(shù)。如果是一個頻繁使用的場景，而第三方依靠不了，就自己編一個函數(shù)。如果是臨時性的場景，寫得粗糙點也無所謂。畢竟分析師的代碼能力不要求工程師那么嚴格，所以Python的學習盡量以應用為主，不用像分析師那么嚴格。
包、模塊和類的概念屬于進階知識，不學也不要緊。
「Python的數(shù)據(jù)分析: numpy和pandas入門」介紹了數(shù)據(jù)分析師賴以生存的兩個包，numpy和pandas，其他Python知識可以不扎實，這兩個最好認真掌握。它是往后很多技能樹的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，掌握它們，便算是入門了。后續(xù)的兩篇教程都是實戰(zhàn)。
「用pandas進行數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)」以分析師的薪資作為實戰(zhàn)數(shù)據(jù)。Excel、BI、SQL，一路走來，大家想必對它無比熟悉，這也是最后一次使用它了。教程通過Pandas的各類功能，繪制出一副詞云圖。
最后一篇教程，將結(jié)合以往的知識點，包括業(yè)務指標，可視化，描述統(tǒng)計學等內(nèi)容�！赣肞ython分析用戶消費行為」，完成它，不說登堂入室，但也是一位合格的數(shù)據(jù)分析師了。
它使用某網(wǎng)站的用戶消費數(shù)據(jù)，計算各類常見指標：用戶的客單價、人均購買量、回購率、復購率、留存率、平均生命周期等，真正做到融會貫通。用一份數(shù)據(jù)報告作為畢業(yè)作品，也是七周系列最好的結(jié)業(yè)證書了。
對于沒有技術(shù)基礎(chǔ)的同學，第七周最吃力，但已經(jīng)完成到這一步，不妨讓自己咬咬牙學習下去。
到這里，剛剛好是七周。如果還需要第八周+，則是把上面的鞏固和融會貫通，畢竟這二十多篇教程，都是各類入門和基礎(chǔ)概念，是開始，而不是數(shù)據(jù)分析這條職業(yè)道路的結(jié)束。
最后在這里奉上一份書單，大家可以對照自己的薄弱環(huán)節(jié)有意識的強化，不用全部讀下來，挑選適合自己的內(nèi)容即可�！笖�(shù)據(jù)分析師的必讀書單」。
最后
沒想到最后還是寫完了，二十三篇內(nèi)容，超過最初的設(shè)想。比計劃四月份完成晚了不少，但好在還是寫完。
完成這一系列，自己有不少收獲，過去很多碎片化的知識被歸納整理�；仡^看，文章有不甚滿意的細節(jié)，包括各類錯誤，可惜公眾號并不允許修改。重新修訂的內(nèi)容，會以其他形式出現(xiàn)了。
寫作過程中最大的欣慰，就是很多人告訴我他成功轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)分析師。我的文章，原來可以或多或少改變過他人。
數(shù)據(jù)分析就此告一段落，后續(xù)會有補充，但均是獨立的文章。至于新的系列，暫時還在腹稿中，可能部分人看過提綱了。未來一段時間會傾向產(chǎn)品和運營方向的產(chǎn)出。
0基礎(chǔ)自學數(shù)據(jù)分析師可以嗎
各個行業(yè)均會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這么龐大的數(shù)據(jù)改怎么處理呢?數(shù)據(jù)分析師是專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩。因此，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師必須學會借助技術(shù)手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。
一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務知識有深入的了解。例如：看到某個數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是什么?是如何取出來的?這個數(shù)據(jù)在這個行業(yè)，在相應的業(yè)務是在哪個環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的?數(shù)值的代表業(yè)務發(fā)生了什么(背景是什么)。
數(shù)據(jù)分析師具體要做哪些事情呢?
數(shù)據(jù)埋點需求：有需要埋點的新產(chǎn)品出現(xiàn)了，看一下產(chǎn)品prd，和PD等了解一下產(chǎn)品和他們的數(shù)據(jù)需求，寫數(shù)據(jù)埋點文檔，寫完后，與開發(fā)溝通一下。在發(fā)布前和測試檢查各埋點是否正確。
數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)：根據(jù)不同的業(yè)務規(guī)劃數(shù)據(jù)倉庫的各個層級，主要是設(shè)計表和字段，數(shù)據(jù)開發(fā)后還需要檢查一下邏輯是否正確。
臨時需求：這個就不說了。如果是經(jīng)常性的會將需求固化下來，這時候又要規(guī)劃一把。
常規(guī)報告：日報、周報、月報。
專題分析報告：針對某一個專題進行全面分析，出具報告。
日常雜事：計算口徑或其他數(shù)據(jù)問題答疑，數(shù)據(jù)有問題的時候找問題修復。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品：利用公共工具做的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，還有團隊內(nèi)部做的web應用，團隊內(nèi)部的產(chǎn)品需要自己開發(fā)。
模型研究：有空的時候會研究一下模型，研究好了就需要在數(shù)倉中準備好數(shù)據(jù)，根據(jù)算法出結(jié)果，最終產(chǎn)品化。
0基礎(chǔ)自己又沒有這方面的從業(yè)經(jīng)驗，還是建議參加一個大數(shù)據(jù)培訓班比較靠譜，系統(tǒng)全面的學習的同事，也能結(jié)實一批高技能的相關(guān)朋友，在沒入行之前就把自己的資源圈建立起來。
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