对于刚刚入门数据分析的人来说，经常会听到网上那些天花乱坠的学习方法和教程，但是却感觉像是无头苍蝇一样，东一榔头西一棒槌，不知道到底先学数据分析的工具，还是要先掌握数据分析思维和方法，甚至纠结不清，选错了路，以后追悔莫及。

首先，我们需要认清一个观念，那就是数据分析是一种能力，而不是一种岗位。

现实情况下，一般叫数据分析的基础性岗位，它需要的能力多半是数据处理能力，既然都是数据处理能力了，你必然要先学工具，不然根本连面试都过不了。

但是如果你是需要数据分析能力的其他岗位，比如数据产品经理，比如产品运营或产品经理，那就是要先学分析方法，你需要通过分析思路去解决具体的业务问题或者产品问题，而一般数据处理可以提需求给数据分析师或者数据RD。

那么，对于想要第一次要入门数据分析的人来说，工具重要还是方法更重要呢？

数据分析的日常流程

在回答这个问题前，我们先体验下数据分析师日常的工作流程：

比如你公司有一款APP，平时“日活”稳定在9W-10W之间，但是10月26日忽然跌到了8.8W，到10月27日掉到了8.5W，这时候产品负责人急了，想要你配合排查下日活下跌的原因。

FineBI

接到这个任务时，你脑子里开始有一个分析框架的雏形：

“日活”指标下跌了多少？是正常范围内的下跌？还是突发式的下跌？（What）
是整体用户下跌，还是部分用户？（Who）
下跌具体是从什么时候开始的？（When）
什么原因会导致下跌？是某个渠道推广到期？还是产品更新导致登录有问题？（Why）

接下来，你会把近期数据从数据库中提取出来，数据提取这步用到了SQL。数据整理清洗和分析用到了Excel。

数据提取后，你会做具体的分析，到了分析这步你就会用到统计学知识和数据分析方法论。

比如，本周和上周对比环比下跌了多少？这里涉及到了统计学中环比的概念，还有对比分析方法。再比如，你会从用户、地域等不同的维度去拆分问题。最终你发现导致日活下跌的原因是A渠道推广费用到期了，这一步你就用到了多维分析法。

找到了原因后，你会提出解决办法，推动产品部门落地执行。在沟通和展示的过程中，你可能会用PPT。

先学工具还是先学方法？

根据以上工作场景，我们再回到问题：转行数据分析，是先学方法还是工具？

我的回答是：同时，但方法要优于工具。

如果你学会了工具，但在实际工作场景中不会应用或者没有分析思路，这是很致命的。就好比你买了一堆食材，但不会做。

如果学了分析方法，但是不知道怎么提取数据分析数据，就好比你手里有一个食谱，但是菜在冰箱里拿不出来。

因为数据分析师的工作最终都不会脱离业务存在，每一步的执行和思考都需要工具的使用和数据分析方法论的应用，所以二者缺一不可。

从以上场景中，我们能够看出一个优秀的数据分析师起码要具备4种能力，分别是：

1.基础工具的使用

2.数据分析方法论

3.统计学知识

4.结构化思维

一、工具的使用

对数据分析而言，熟练掌握Excel+SQL+PPT+FineBI/python这4个工具可以应对大部分工作了。

有的小伙伴会问，那R语言呢？除非特殊要求，一般情况下R和Python掌握一个就可以。工具就好比我们去打仗的兵器，你不能赤手空拳上战场。

在工具学习这部分，建议先熟练掌握Excel+SQL，这2个工具是数据分析的基础和核心。

Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数及数据透视表都要学。Excel推荐书籍《Excel高效办公：数据处理与分析》
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等内容。SQL推荐数据《SQL基础教程》
Python重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。有SQL基础之后再学Python会相对轻松些，所以不建议0基础转行的小伙伴上来就学Python。Python推荐书籍《对比Excel，轻松学习Python数据分析》
BI在数据处理，数据分析，数据展示上的功能远远强于excel，例如FineBI这款BI工具，其可以整合企业中所有不同业务系统中的数据，这是excel无法实现的，另外还可以对数据按照不同的维度进行分析，系统会以数据的特点来适配图表展示，这些也都是excel做不到的。

二、数据分析方法论

这部分需要掌握常见的分析方法如多维分析法、对比分析法、漏斗分析法、假设检验、回归分析等。推荐书籍《谁说菜鸟不会数据分析》

三、统计学知识

统计学这部分需要学习环比、同比、参数、变量、统计量、贝叶斯、二项分布、正态分布等基础概念。推荐书籍《赤裸裸的统计学》

四、结构化思维

结构化思维是优秀分析师必备技能，这部分内容推荐书籍《金字塔原理》。它能教会你思考、表达和解决问题的逻辑。

同时推荐一个好用的工具Xmind，在建立指标体系的时候会让你的分析非常有条理。

总结

零基础入门数据分析，建议你多去看一些商业数据模型和数据分析案例，从案例中汲取知识，最终形成自己的分析思路。因为分析思路对数据分析师来说真的很重要。

同时，你要给自己一个明确的岗位目标，在学习期间充分调研目标领域的行业知识。

理论和工具的学习，最终目的都是为了通过数据驱动业务增长，所以让你的工具技能和理论知识能够落地实战才是最重要的！

不知道先学工具还是方法，数据分析入错门，后悔一辈子相关推荐

电商数据分析--常见的数据采集工具及方法
大家好,我是小五电商数据分析中,常见的数据采集工具及方法有下面几种: 火车采集器:可以做数据抓取,数据清洗.分析.挖掘.可视化等. 搜集客:采集数据,所有爬虫需要在自己电脑上跑. 八爪鱼:免费版.付 ...
Python中的数据可视化工具与方法——常用的数据分析包numpy、pandas、statistics的理解实现和可视化工具matplotlib的使用
Python中的数据可视化工具与方法本文主要总结了: 1.本人在初学python时对常用的数据分析包numpy.pandas.statistics的学习理解以及简单的实例实现 2.可视化工具matp ...
新手小白学影视剪辑50天日入500，她的方法秘籍全在这里了！【覃小龙课堂】
hi,我是您的老朋友:覃小龙,您可以称呼我为覃总.今天给您带来的主题干货是一位女学员的总结: 新手小白学影视剪辑50天日入500,她的方法秘籍全在这里了! 做视频剪辑无论新手老手,无非就是这几点: 1 ...
学了很多项目管理工具和方法,为何还是难以成功?
83版<西游记>里有一个桥段: 金角大王拿着宝葫芦对孙悟空说:"我叫你名字,你敢答应吗?" 孙悟空不知情,回了句:"爷爷在此". 然后就被吸到宝葫芦 ...
python爬虫教程入门-零基础入门Python爬虫不知道怎么学？这是入门的完整教程
原标题:零基础入门Python爬虫不知道怎么学?这是入门的完整教程这是一个适用于小白的Python爬虫免费教学课程,只有7节,让零基础的你初步了解爬虫,跟着课程内容能自己爬取资源.看着文章,打开电脑 ...
python零基础入门教程-零基础入门Python爬虫不知道怎么学？这是入门的完整教程...
原标题:零基础入门Python爬虫不知道怎么学?这是入门的完整教程这是一个适用于小白的Python爬虫免费教学课程,只有7节,让零基础的你初步了解爬虫,跟着课程内容能自己爬取资源.看着文章,打开电脑 ...
《渗透测试实践指南必知必会的工具与方法（原书第2版）》读书摘录
----------------------------------------------------------------------------分割线--------------------- ...
python 离散数据时间序列图_每个人都学的会的数据分析
数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的最有效手段,无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者,都需要有数据分析的能力.很多人认为数据分析能力就是对数据进行描述和做出漂亮的统计图形的能力, ...
Python可以这样学（第四季：数据分析与科学计算可视化）-董付国-专题视频课程...
Python可以这样学(第四季:数据分析与科学计算可视化)-7534人已学习课程介绍董付国老师系列教材<Python程序设计(第2版)>(ISBN:9787302436 ...

不知道先学工具还是方法，数据分析入错门，后悔一辈子