数据分析如何入门，以及如何做职业规划？

0 如何定义“入门”？

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会使用基本的数据分析工具
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能掌握数据分析的基本方法，包括统计学习基础

具有对数据和业务的敏感性，面对不同场景具有业务分析能力

有一定的（最好是基于企业生产实践的）项目经历

1 什么是数据分析

简单来说，数据分析就是利用数据来理性思考和决策的过程。

现在各行各业的公司都在使用量化的数据来表示本行业以及本公司的各项业务，并且企业的决策都需要大量的数据作为支撑依据，特别是互联网企业，而数据分析师，指的就是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

在实际的工作岗位中，数据分析师其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理方向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘方向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。

但在求职方面，特别是对于希望向数据分析方向进行发展的学生，最好在技术和业务两方面都要有所了解。

有兴趣入门数据分析的小伙伴们，我在这里推荐几门课程：

Coursera 里约翰霍普金斯大学推出的数据科学专项课程

这门课程偏向数学基础、统计学理论和算法等等，非常适合想要走偏向数据科学路线的同学，课程里包含了R语言程序设计、探索性数据分析，统计推断、回归分析以及实用的机器学习算法等等，对于新手而言非常友好。

贪心科技联合腾讯课堂共同推出的《商业数据分析课程》

在这项课程里你能深入学习到一名数据分析师所需要的各项技能，并充分接触到真实场景中的数据，了解到真实的业务背景和商业需求，对于学生而言是学习数据分析技能和接触业务的宝贵机会。

2 数据分析工具：欲善其事先利其器

最常见，在工作中也最常用的数据分析工具就是EXCEL和Python，对于贴近数据库、贴近工程向的数据分析师还会用到MySQL。

在贪心学院的商业数据分析课程中，涉及到了数据分析师需要掌握的几乎所有软件工具，包括基础而全面的EXCEL和灵活强大的Python，并会学习专门的Pandas库来进行数据表的集中操作，NumPy进行各类数学运算，Matplotlib、Pyecharts进行数据可视化，SQL进行数据的存储、提取、分类等等，并且会学到专门的数据可视化工具，包括在企业中常用的PowerBI和Tableau等等。

掌握这些数据分析工具能快速带领你进入数据分析的大门，提升你对数据分析师这个职位的整体理解，也为后面的理论学习、业务分析打下了坚实的基础。

3 建模分析：像数据分析师一样思考

在掌握了各项数据分析的工具之后，就要学习常见的数据分析和建模方法，

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标建显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

在贪心学院的商业数据分析课程中，这些统计学知识都不是单纯地、枯燥地来进行讲解和学习，而是与实际业务和案例进行深入结合，使用真实的企业数据来对统计学知识、数据分析理论来进行学习，例如

摩拜共享单车骑行时间分析案例。时间格式作为企业级数据分析项目中一定会遇到的一种格式，而时间的处理也成为了数据分析师不得不面对而又头疼的一种数据格式。在这个项目中，贪心学院的老师会带领各位同学对时间格式转时间戳和时间戳转时间格式以及时间的运算进行重点练习。在经过此案例之后，你能收获如下技能：掌握数据的基本运算、统计方法、数据清洗方法，能够独立进行空数据、重复数据等脏数据类型的清洗，能够进行各种时间类型的运算。

4 业务思维：不做“工具人”

数据分析的所有工作、所有技术、所有方法和指标，都是为了指导业务、做出决策，因此，仅仅掌握理论和方法是远远不够的，仅通过数学统计学知识并不能达成最终的结果，而且整体模型的建立、所有的技术指标、以及整个分析处理直到可视化展示的流程，都要以真实的业务需求作为基础，脱离业务的数据没有任何意义。

因此，贪心学院的的商业数据分析课程中，将业务理解放在了非常重要的位置，在商业数据分析课程中的几乎所有内容都是基于真实的数据与案例，并且有专门的案例分析与展示来提升你对业务的理解。

贪心学院的的商业数据分析课程一个重点就是业务能力的培养，在老师带领同学分享案例，分析业务的过程中，你将会学到企业中常用的业务分析模型，例如5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客户价值模型、A/B 测试模型、用户分成模型、SWOT分析模型、购物篮分析模型、波士顿矩阵分析、生命周期模型、企业战略模型等等，这些都会成为将来你求职和工作中的利器。

在商业数据分析课程中所使用的案例都是真实企业所面临的业务问题，例如

哔哩哔哩主站广告优化分析项目

在这个项目中，同学们将研究哔哩哔哩平台的广告投放情况，如何针对有需求的人群进行广告投放涉及到需求匹配（用户对商品感兴趣）、购买力匹配（用户买得起产品）两个方面，因此如何通过用户在平台上的使用行为数据以及CPC广告数据进行分析和优化成为了广告投放的重点。通过这个项目，你能对互联网CPC信息流广告业务逻辑和落地细节有所掌握，理清广告投放的数据分析思路和业务优化方向，对于数据分析师在业务上的定位有清晰的认知。

还有亚马逊电商入驻商数据化运营项目

对于电子商务零售行业而言，产品销售量每日波动，入驻商在备货时如何建立科学的销量预测及备货模型？订单数据杂乱，如何用“数据抓取→数据清洗→数据分析→分析决策”的数据化运营步骤逐一推进？

在这个项目中，同学们首先会学习了解相关互联网电商基础概念，例如同比/环比/PV/UV等，然后会学习一些常用的数学分析工具，例如线性回归、仿真计算、概率模型等，紧接着会结合相关项目数据和案例学习如何将数学分析工具应用到业务中。在学习数据化运营的不同体系知识时，会分别从运营体系、仓储体系、市场体系、产品体系这四个体系进行实操训练。经过这个项目后，你将对电子商务零售行业产生新的理解，并能从容地完成电商平台的数据化运营任务。

5 可视化与分析报告：有成果更要会展示

数据分析师的岗位职责决定了要深入业务、给业务提出建议，也就是要会说话，也就是要有良好的沟通能力。要做分析报告给业务部门，就需要强大的图表呈现能力，需要针对数据特点进行清晰的可视化，需要有较好的、针对业务的文字书面总结能力。

而这些能力，都能在贪心学院的商业数据分析课程中得到培养，在课程中有对数据可视化能力的专业训练，例如使用Pyechart、PowerBI和Tableau等等，而且也有针对数据可视化以及分析报告撰写的真实业务案例，例如

哔哩哔哩会员购平台订单报表分析项目

对于新兴的ACG领域零售平台——b站会员购平台而言，如何从用户产生的订单报表中找到ACG用户的产品需求，如何根据订单数据寻找IP衍生品销量与其对应动漫作品的热度关系，IP衍生品的运营策略如何通过数据分析进行优化和改善？

在这个项目中，同学们将针对互联网新兴领域，学会灵活结合平台内部数据与平台外部数据进行分析，同时学会对数据的描述性分析（平均数、标准差、数学分布、多维可视化分析、关联系数、词频分析等）。在应对多数据来源时，学会使用数据分析工具统一数据格式进行分析。

6 项目导向：在实践中学习

不论是学习Python、EXCEL、SQL等数据分析工具、学习统计学理论还是学习各种业务数据的分析方法，单纯地听课做题是远远不够的，最有效、最快速的方法便是跟随一个个项目来进行实践。

        大家当然可以自己在网络上寻找合适的项目来进行练习，但网络上项目众多，难辨其良莠，对于新手也很难找到难度匹配、适合自己的项目，而若碰到老旧、维护较少的项目，出现的问题也难以与人讨论，难以得到有效的指教。因此有人带、有人指点、有一套成熟完整的项目体系便显得尤为重要

在贪心学院的商业数据分析课程中，课程所有的讲解与练习都是以项目为中心，在一个个真实的企业业务案例中进行提升。

以亚马逊电商入驻商用户画像分析项目为例：

该项目的全部数据来源于亚马逊平台，包括入驻商订单数据、流量数据、亚马逊平台前台用户搜索行为数据

对于亚马逊入驻商而言，面对海量的数据无从下手，如何从数据中抽丝剥茧一步步发现并梳理用户的标签成为了数字化业务转型的重心。那么什么是用户画像？电商平台的入驻商们需要如何通过前台与后台数据搭建用户画像呢？

该项目的内容目录如上所示，该项目将持续一周时间，经过一周时间的磨练之后，你将学会灵活使用报表分析、数据可视化等手段以电子商务平台入驻商的角度搭建用户画像体系，并且能够独立完成“数据抓取→数据清洗→数据分析→分析决策”的基本数据分析任务。同时，你还将学会如何通过电商业务逻辑可以实现从有限的数据中找到多维信息并理清其中不同维度的数据关系，例如电商入驻商如何从基本的订单数据中实现价格歧视的运营策略，如何构建对市场的分类和用户的区分，如何在没有职业数据的前提下推测用户的职业属性。

而且整个课程由一系列的项目组成，贴近实际，贴近业务，由浅入深、循序渐进，经过这一系列的项目实战，你必将成为一名有经验的、能力全面的数据分析师。

最后，为何选择贪心科技？

顶尖团队，雄厚师资。贪心学院有着实力雄厚的导师团队，教研团队成员由亚马逊、谷歌、微软高级工程师构成，拥有极强的理论基础和商业实战经验：

课程完善，体系科学。贪心学院的课程由浅入深，贴近实际，贴近业务，能直接将你从小白一路培养成合格的数据分析师。

项目导向，业务案例。整个课程以项目和实际的业务案例为核心，让你接触真实的生产数据、企业数据，提供普通理论课程难以匹敌的实践训练，极大提升你的数据分析实践能力。

7 如何进行职业规划

数据分析师的职业道路大概分为以下几个阶段

初级数据分析师：

薪资6-8K，掌握Excel，PPT ，SQL等基础的工具即可

工作内容基本就是清洗数据、维护数据库，理解数据，浅层分析并简单可视化，形成基础的数据报表。

中级数据分析师：

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

在这一阶段的数据分析师，需要熟悉数据库，通过5W2H分析方法，逻辑树分析方法，行业分析方法，多维度分析方法，对比分析方法，假设检验分析方法，相关分析方法，群组分析方法，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沟通能力，能通过语言和数据可视化方案来对整体数据进行展示。

高级数据分析师：

15k+，上不封顶

这时候的数据分析师将不仅局限于Excel，SQL，Python 等等基础技能，还要懂很多数据科学方面的内容，例如数理统计、机器学习、深度学习算法、R语言等等

高级数据分析师不仅要熟悉编程和数学、算法等等，更要对行业有深入的理解，有远见，有业务的敏感性，有清晰的分析思路，能运用数据独立对企业的运行和管理进行科学的分析并产出量化的结果，并有优秀的沟通能力，展示数据分析的成果，协调并指导企业进行决策。

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