0 如何定義“入門”？

會(huì)使用基本的數(shù)據(jù)分析工具

能掌握數(shù)據(jù)分析的基本方法，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

具有對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的敏感性，面對(duì)不同場(chǎng)景具有業(yè)務(wù)分析能力

有一定的（最好是基于企業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐的）項(xiàng)目經(jīng)歷

1 什么是數(shù)據(jù)分析

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析就是利用數(shù)據(jù)來(lái)理性思考和決策的過(guò)程。

現(xiàn)在各行各業(yè)的公司都在使用量化的數(shù)據(jù)來(lái)表示本行業(yè)以及本公司的各項(xiàng)業(yè)務(wù)，并且企業(yè)的決策都需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐依據(jù)，特別是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，而數(shù)據(jù)分析師，指的就是專門從事行業(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(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。

在實(shí)際的工作崗位中，數(shù)據(jù)分析師其實(shí)可以分為兩種：一種類似產(chǎn)品經(jīng)理、一種偏向數(shù)據(jù)挖掘，類似產(chǎn)品經(jīng)理方向更加注重業(yè)務(wù)，對(duì)業(yè)務(wù)能力要求比較高；數(shù)據(jù)挖掘方向更加注重技術(shù)，對(duì)算法代碼能力要求比較高。

但在求職方面，特別是對(duì)于希望向數(shù)據(jù)分析方向進(jìn)行發(fā)展的學(xué)生，最好在技術(shù)和業(yè)務(wù)兩方面都要有所了解。

有興趣入門數(shù)據(jù)分析的小伙伴們，我在這里推薦幾門課程：

Coursera 里約翰霍普金斯大學(xué)推出的數(shù)據(jù)科學(xué)專項(xiàng)課程

這門課程偏向數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和算法等等，非常適合想要走偏向數(shù)據(jù)科學(xué)路線的同學(xué)，課程里包含了R語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)、探索性數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)推斷、回歸分析以及實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等等，對(duì)于新手而言非常友好。

貪心科技聯(lián)合騰訊課堂共同推出的《商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程》

在這項(xiàng)課程里你能深入學(xué)習(xí)到一名數(shù)據(jù)分析師所需要的各項(xiàng)技能，并充分接觸到真實(shí)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)，了解到真實(shí)的業(yè)務(wù)背景和商業(yè)需求，對(duì)于學(xué)生而言是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析技能和接觸業(yè)務(wù)的寶貴機(jī)會(huì)。

2 數(shù)據(jù)分析工具：欲善其事先利其器

最常見(jiàn)，在工作中也最常用的數(shù)據(jù)分析工具就是EXCEL和Python，對(duì)于貼近數(shù)據(jù)庫(kù)、貼近工程向的數(shù)據(jù)分析師還會(huì)用到MySQL。

在貪心學(xué)院的商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程中，涉及到了數(shù)據(jù)分析師需要掌握的幾乎所有軟件工具，包括基礎(chǔ)而全面的EXCEL和靈活強(qiáng)大的Python，并會(huì)學(xué)習(xí)專門的Pandas庫(kù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)表的集中操作，NumPy進(jìn)行各類數(shù)學(xué)運(yùn)算，Matplotlib、Pyecharts進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、提取、分類等等，并且會(huì)學(xué)到專門的數(shù)據(jù)可視化工具，包括在企業(yè)中常用的PowerBI和Tableau等等。

掌握這些數(shù)據(jù)分析工具能快速帶領(lǐng)你進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的大門，提升你對(duì)數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職位的整體理解，也為后面的理論學(xué)習(xí)、業(yè)務(wù)分析打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3 建模分析：像數(shù)據(jù)分析師一樣思考

在掌握了各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析的工具之后，就要學(xué)習(xí)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析和建模方法，

數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本的統(tǒng)計(jì)量如何應(yīng)用？如果有時(shí)間維度的話隨著時(shí)間的變化是怎樣的？如何在不同的場(chǎng)景中做假設(shè)檢驗(yàn)？數(shù)據(jù)分析方法大多源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)也是必不可少的。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

基本統(tǒng)計(jì)量:均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

其他描述性統(tǒng)計(jì)量：偏度、方差、標(biāo)建 顯著性等

其他統(tǒng)計(jì)知識(shí)：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、ErrorBar

概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)：各種分布、假設(shè)檢驗(yàn)流程

其他概率論知識(shí)：條件概率、貝葉斯等

在貪心學(xué)院的商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程中，這些統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)都不是單純地、枯燥地來(lái)進(jìn)行講解和學(xué)習(xí)，而是與實(shí)際業(yè)務(wù)和案例進(jìn)行深入結(jié)合，使用真實(shí)的企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、數(shù)據(jù)分析理論來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，例如

摩拜共享單車騎行時(shí)間分析案例。時(shí)間格式作為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中一定會(huì)遇到的一種格式，而時(shí)間的處理也成為了數(shù)據(jù)分析師不得不面對(duì)而又頭疼的一種數(shù)據(jù)格式。在這個(gè)項(xiàng)目中，貪心學(xué)院的老師會(huì)帶領(lǐng)各位同學(xué)對(duì)時(shí)間格式轉(zhuǎn)時(shí)間戳和時(shí)間戳轉(zhuǎn)時(shí)間格式以及時(shí)間的運(yùn)算進(jìn)行重點(diǎn)練習(xí)。在經(jīng)過(guò)此案例之后，你能收獲如下技能：掌握數(shù)據(jù)的基本運(yùn)算、統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)清洗方法，能夠獨(dú)立進(jìn)行空數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等臟數(shù)據(jù)類型的清洗，能夠進(jìn)行各種時(shí)間類型的運(yùn)算。

4 業(yè)務(wù)思維：不做“工具人”

數(shù)據(jù)分析的所有工作、所有技術(shù)、所有方法和指標(biāo)，都是為了指導(dǎo)業(yè)務(wù)、做出決策，因此，僅僅掌握理論和方法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，僅通過(guò)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)并不能達(dá)成最終的結(jié)果，而且整體模型的建立、所有的技術(shù)指標(biāo)、以及整個(gè)分析處理直到可視化展示的流程，都要以真實(shí)的業(yè)務(wù)需求作為基礎(chǔ)，脫離業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)沒(méi)有任何意義。

因此，貪心學(xué)院的的商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程中，將業(yè)務(wù)理解放在了非常重要的位置，在商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程中的幾乎所有內(nèi)容都是基于真實(shí)的數(shù)據(jù)與案例，并且有專門的案例分析與展示來(lái)提升你對(duì)業(yè)務(wù)的理解。

貪心學(xué)院的的商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程一個(gè)重點(diǎn)就是業(yè)務(wù)能力的培養(yǎng)，在老師帶領(lǐng)同學(xué)分享案例，分析業(yè)務(wù)的過(guò)程中，你將會(huì)學(xué)到企業(yè)中常用的業(yè)務(wù)分析模型，例如5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客戶價(jià)值模型、A/B 測(cè)試模型、用戶分成模型、SWOT分析模型、購(gòu)物籃分析模型、波士頓矩陣分析、生命周期模型、企業(yè)戰(zhàn)略模型等等，這些都會(huì)成為將來(lái)你求職和工作中的利器。

在商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程中所使用的案例都是真實(shí)企業(yè)所面臨的業(yè)務(wù)問(wèn)題，例如

嗶哩嗶哩主站廣告優(yōu)化分析項(xiàng)目

在這個(gè)項(xiàng)目中，同學(xué)們將研究嗶哩嗶哩平臺(tái)的廣告投放情況，如何針對(duì)有需求的人群進(jìn)行廣告投放涉及到需求匹配（用戶對(duì)商品感興趣）、購(gòu)買力匹配（用戶買得起產(chǎn)品）兩個(gè)方面，因此如何通過(guò)用戶在平臺(tái)上的使用行為數(shù)據(jù)以及CPC廣告數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和優(yōu)化成為了廣告投放的重點(diǎn)。通過(guò)這個(gè)項(xiàng)目，你能對(duì)互聯(lián)網(wǎng)CPC信息流廣告業(yè)務(wù)邏輯和落地細(xì)節(jié)有所掌握，理清廣告投放的數(shù)據(jù)分析思路和業(yè)務(wù)優(yōu)化方向，對(duì)于數(shù)據(jù)分析師在業(yè)務(wù)上的定位有清晰的認(rèn)知。

還有亞馬遜電商入駐商數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目

對(duì)于電子商務(wù)零售行業(yè)而言，產(chǎn)品銷售量每日波動(dòng)，入駐商在備貨時(shí)如何建立科學(xué)的銷量預(yù)測(cè)及備貨模型？訂單數(shù)據(jù)雜亂，如何用“數(shù)據(jù)抓取→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)分析→分析決策”的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)步驟逐一推進(jìn)？

在這個(gè)項(xiàng)目中，同學(xué)們首先會(huì)學(xué)習(xí)了解相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)電商基礎(chǔ)概念，例如同比/環(huán)比/PV/UV等，然后會(huì)學(xué)習(xí)一些常用的數(shù)學(xué)分析工具，例如線性回歸、仿真計(jì)算、概率模型等，緊接著會(huì)結(jié)合相關(guān)項(xiàng)目數(shù)據(jù)和案例學(xué)習(xí)如何將數(shù)學(xué)分析工具應(yīng)用到業(yè)務(wù)中。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的不同體系知識(shí)時(shí)，會(huì)分別從運(yùn)營(yíng)體系、倉(cāng)儲(chǔ)體系、市場(chǎng)體系、產(chǎn)品體系這四個(gè)體系進(jìn)行實(shí)操訓(xùn)練。經(jīng)過(guò)這個(gè)項(xiàng)目后，你將對(duì)電子商務(wù)零售行業(yè)產(chǎn)生新的理解，并能從容地完成電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)任務(wù)。

5 可視化與分析報(bào)告：有成果更要會(huì)展示

數(shù)據(jù)分析師的崗位職責(zé)決定了要深入業(yè)務(wù)、給業(yè)務(wù)提出建議，也就是要會(huì)說(shuō)話，也就是要有良好的溝通能力。要做分析報(bào)告給業(yè)務(wù)部門，就需要強(qiáng)大的圖表呈現(xiàn)能力，需要針對(duì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行清晰的可視化，需要有較好的、針對(duì)業(yè)務(wù)的文字書面總結(jié)能力。

而這些能力，都能在貪心學(xué)院的商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程中得到培養(yǎng)，在課程中有對(duì)數(shù)據(jù)可視化能力的專業(yè)訓(xùn)練，例如使用Pyechart、PowerBI和Tableau等等，而且也有針對(duì)數(shù)據(jù)可視化以及分析報(bào)告撰寫的真實(shí)業(yè)務(wù)案例，例如

嗶哩嗶哩會(huì)員購(gòu)平臺(tái)訂單報(bào)表分析項(xiàng)目

對(duì)于新興的ACG領(lǐng)域零售平臺(tái)——b站會(huì)員購(gòu)平臺(tái)而言，如何從用戶產(chǎn)生的訂單報(bào)表中找到ACG用戶的產(chǎn)品需求，如何根據(jù)訂單數(shù)據(jù)尋找IP衍生品銷量與其對(duì)應(yīng)動(dòng)漫作品的熱度關(guān)系，IP衍生品的運(yùn)營(yíng)策略如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行優(yōu)化和改善？

在這個(gè)項(xiàng)目中，同學(xué)們將針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)新興領(lǐng)域，學(xué)會(huì)靈活結(jié)合平臺(tái)內(nèi)部數(shù)據(jù)與平臺(tái)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)學(xué)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的描述性分析（平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、數(shù)學(xué)分布、多維可視化分析、關(guān)聯(lián)系數(shù)、詞頻分析等）。在應(yīng)對(duì)多數(shù)據(jù)來(lái)源時(shí)，學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)分析工具統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式進(jìn)行分析。

6 項(xiàng)目導(dǎo)向：在實(shí)踐中學(xué)習(xí)

?不論是學(xué)習(xí)Python、EXCEL、SQL等數(shù)據(jù)分析工具、學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論還是學(xué)習(xí)各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析方法，單純地聽(tīng)課做題是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，最有效、最快速的方法便是跟隨一個(gè)個(gè)項(xiàng)目來(lái)進(jìn)行實(shí)踐。

大家當(dāng)然可以自己在網(wǎng)絡(luò)上尋找合適的項(xiàng)目來(lái)進(jìn)行練習(xí)，但網(wǎng)絡(luò)上項(xiàng)目眾多，難辨其良莠，對(duì)于新手也很難找到難度匹配、適合自己的項(xiàng)目，而若碰到老舊、維護(hù)較少的項(xiàng)目，出現(xiàn)的問(wèn)題也難以與人討論，難以得到有效的指教。因此有人帶、有人指點(diǎn)、有一套成熟完整的項(xiàng)目體系便顯得尤為重要

在貪心學(xué)院的商業(yè)數(shù)據(jù)分析課程中，課程所有的講解與練習(xí)都是以項(xiàng)目為中心，在一個(gè)個(gè)真實(shí)的企業(yè)業(yè)務(wù)案例中進(jìn)行提升。

以亞馬遜電商入駐商用戶畫像分析項(xiàng)目為例：

該項(xiàng)目的全部數(shù)據(jù)來(lái)源于亞馬遜平臺(tái)，包括入駐商訂單數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、亞馬遜平臺(tái)前臺(tái)用戶搜索行為數(shù)據(jù)

對(duì)于亞馬遜入駐商而言，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)無(wú)從下手，如何從數(shù)據(jù)中抽絲剝繭一步步發(fā)現(xiàn)并梳理用戶的標(biāo)簽成為了數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的重心。那么什么是用戶畫像？電商平臺(tái)的入駐商們需要如何通過(guò)前臺(tái)與后臺(tái)數(shù)據(jù)搭建用戶畫像呢？

該項(xiàng)目的內(nèi)容目錄如上所示，該項(xiàng)目將持續(xù)一周時(shí)間，經(jīng)過(guò)一周時(shí)間的磨練之后，你將學(xué)會(huì)靈活使用報(bào)表分析、數(shù)據(jù)可視化等手段以電子商務(wù)平臺(tái)入駐商的角度搭建用戶畫像體系，并且能夠獨(dú)立完成“數(shù)據(jù)抓取→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)分析→分析決策”的基本數(shù)據(jù)分析任務(wù)。同時(shí)，你還將學(xué)會(huì)如何通過(guò)電商業(yè)務(wù)邏輯可以實(shí)現(xiàn)從有限的數(shù)據(jù)中找到多維信息并理清其中不同維度的數(shù)據(jù)關(guān)系，例如電商入駐商如何從基本的訂單數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)價(jià)格歧視的運(yùn)營(yíng)策略，如何構(gòu)建對(duì)市場(chǎng)的分類和用戶的區(qū)分，如何在沒(méi)有職業(yè)數(shù)據(jù)的前提下推測(cè)用戶的職業(yè)屬性。

而且整個(gè)課程由一系列的項(xiàng)目組成，貼近實(shí)際，貼近業(yè)務(wù)，由淺入深、循序漸進(jìn)，經(jīng)過(guò)這一系列的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，你必將成為一名有經(jīng)驗(yàn)的、能力全面的數(shù)據(jù)分析師。

最后，為何選擇貪心科技？

頂尖團(tuán)隊(duì)，雄厚師資。貪心學(xué)院有著實(shí)力雄厚的導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)，教研團(tuán)隊(duì)成員由亞馬遜、谷歌、微軟高級(jí)工程師構(gòu)成，擁有極強(qiáng)的理論基礎(chǔ)和商業(yè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：

課程完善，體系科學(xué)。貪心學(xué)院的課程由淺入深，貼近實(shí)際，貼近業(yè)務(wù)，能直接將你從小白一路培養(yǎng)成合格的數(shù)據(jù)分析師。

項(xiàng)目導(dǎo)向，業(yè)務(wù)案例。整個(gè)課程以項(xiàng)目和實(shí)際的業(yè)務(wù)案例為核心，讓你接觸真實(shí)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)，提供普通理論課程難以匹敵的實(shí)踐訓(xùn)練，極大提升你的數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力。

7 如何進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃

數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)道路大概分為以下幾個(gè)階段

初級(jí)數(shù)據(jù)分析師：

薪資6-8K，掌握Excel，PPT ，SQL等基礎(chǔ)的工具即可

工作內(nèi)容基本就是清洗數(shù)據(jù)、維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)，理解數(shù)據(jù)，淺層分析并簡(jiǎn)單可視化，形成基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)報(bào)表。

中級(jí)數(shù)據(jù)分析師：

8-15K，需要掌握Excel，SQL
tableau，Power BI，Python等等

在這一階段的數(shù)據(jù)分析師，需要熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)5W2H分析方法，邏輯樹分析方法，行業(yè)分析方法，多維度分析方法，對(duì)比分析方法，假設(shè)檢驗(yàn)分析方法，相關(guān)分析方法，群組分析方法，RFM分析方法，AARRR模型分析方法，漏斗分析方法等，并且要有一定的口才和溝通能力，能通過(guò)語(yǔ)言和數(shù)據(jù)可視化方案來(lái)對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。

高級(jí)數(shù)據(jù)分析師：

15k+，上不封頂

這時(shí)候的數(shù)據(jù)分析師將不僅局限于Excel，SQL，Python 等等基礎(chǔ)技能，還要懂很多數(shù)據(jù)科學(xué)方面的內(nèi)容，例如數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法、R語(yǔ)言等等

高級(jí)數(shù)據(jù)分析師不僅要熟悉編程和數(shù)學(xué)、算法等等，更要對(duì)行業(yè)有深入的理解，有遠(yuǎn)見(jiàn)，有業(yè)務(wù)的敏感性，有清晰的分析思路，能運(yùn)用數(shù)據(jù)獨(dú)立對(duì)企業(yè)的運(yùn)行和管理進(jìn)行科學(xué)的分析并產(chǎn)出量化的結(jié)果，并有優(yōu)秀的溝通能力，展示數(shù)據(jù)分析的成果，協(xié)調(diào)并指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行決策。

與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析如何入门，以及如何做职业规划？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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