不会结合业务的数据分析师，和咸鱼有什么区别？

最近群里很多人问我： 都说数据分析师要结合业务解读数据，那什么才叫 结合业务解读数据 啊？
举个例子：

我们公司的在线教育 APP 一段时间内每天的新用户增长都在 6000-7000 人左右，可最近一周一直加大推广，但新增用户数据却有小幅下降，问题出在哪里，你能具体分析一下吗？

如果你是一个对业务不熟悉的初级分析师，可能对这个问题就要无可奈何了！
但如果你经历过很多行业的实战项目，那么可能你就会从 业务环节和 用户层级去逐一拆解，并找到关键问题，然后反过来指导业务策略。

我在跟进了一整套的用户转化流程后发现，有些线上直播老师在开讲前 5-6 分钟之内在非常负责地拿着手机推广我们的 APP，从如何扫码下载到注册试听，都有固定的话术。但还有一些讲师只用几秒对这个 APP 的使用一带而过。结果当然是前者转化率高于后者。

发现了这个问题后，作为数据分析师的我就会拿着 数据报表和 问题记录去找教学部商讨对策，这也就是数据分析师对运营策略的指导。
但是，如果你不了解真实的 业务场景，当然无法从纯粹的数据中发现问题并制定运营策略。
普通数据分析与高级数据分析师根本区别，就在于能否结合业务分析并指导公司运营策略。
而结合业务的数据分析能力需要长期的积累，并不是你看几本书就能快速提升的。

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

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③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！

因篇幅有限，仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

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②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

③Python小游戏源码

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4️⃣Python面试题

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