如何入门数据分析?

今天谈谈不同岗位入门数据分析都需要学什么？

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。

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，就是照着我下方的资料学习。

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
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

这10套数据分析方法都有教，而且有配套的案例，比如下面这样的

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