想入門數(shù)據分析應該怎么學?新手做數(shù)據分析有哪些好用的工具?會用 Excel 但是做分析總是沒思路怎么辦?做數(shù)據分析有哪些方法......

以上這些問題，相信各位想入門數(shù)據分析的小伙伴們或多或少都會遇到，今天，小編就給大家全方位科普一下，做數(shù)據分析要學什么技能，怎么學。

首先，數(shù)據分析師需要會哪些技能這個問題，當然要圍繞數(shù)據分析的基本流程來看。

一個完整的數(shù)據分析流程如下：

目標確定——數(shù)據獲取、清洗、整理——數(shù)據分析——結果呈現(xiàn)

根據上圖數(shù)據分析的基本流程，我們把數(shù)據分析師的能力分為三大部分：基礎知識、工具技能、分析方法與思維。

一、基礎知識

數(shù)據分析理論知識這方面，需要掌握是統(tǒng)計學和機器學習相關知識。

1、統(tǒng)計學

統(tǒng)計學是一種利用數(shù)學理論來進行數(shù)據分析的技術，通過統(tǒng)計學我們可以用更富有信息驅動力和針對性的方式對數(shù)據進行操作。

在數(shù)據分析工作中，利用統(tǒng)計學，我們可以更深入、更細致地觀察數(shù)據是如何進行精確組織的，并且基于這種組織結構確定數(shù)據分析的方法，來獲取更多的信息。

毫不夸張的說統(tǒng)計學是整個數(shù)據分析的靈魂。判別一個數(shù)據分析師強弱的一個重要方法就是，看他對統(tǒng)計規(guī)律的敏感度。

這里我們需要從基礎的統(tǒng)計理論(描述性統(tǒng)計、區(qū)間估計、假設檢驗等)出發(fā)，到基本的統(tǒng)計分析(T 檢驗、方差分析等)，最后到商業(yè)常用的模型(回歸分析、方差分析等)，學習數(shù)據分析背后的邏輯，掌握實用統(tǒng)計學的概念和會利用統(tǒng)計的思維去思考問題。

2、機器學習

對于想要進階成為高級數(shù)據分析師的朋友來說，就要掌握機器學習相關的知識：

特征工程的基礎：如何統(tǒng)計數(shù)據特征、選用不同的特征，做模型的優(yōu)化;

基本的分類算法：決策樹、隨機森林等;

基本的聚類算法、數(shù)據挖掘、常見的機器學習算法的了解等等

機器學習相關的知識學習成本會比較高，對某些同學來說可能會有一定難度，但對于業(yè)務型數(shù)據分析師來說，一般不會要求你去推導算法公式，能做到明白不同算法的適用場景、優(yōu)缺點、原理大概懂就基本可以了。

二、工具學習

1、PPT

為什么把PPT放在第一，原因很簡單，我們做數(shù)據分析的目的是什么?當然是為了展示給客戶、上級，供他們做決策。

所以PPT作為主流匯報、展示工具，是將分析關鍵結果傳遞給其他的重要手段。學好PPT可以提升溝通和消息傳遞效率，也是數(shù)據分析師必備的技能，具體學習書目我就不做推薦了。

2、Excel

Excel 應該是數(shù)據分析師最常用的統(tǒng)計分析工具了，原因是因為方便，所見即所得，而且具有方便的可視化功能。應該說只有學會了Vlookup，數(shù)據透視和基本公式才算 Excel 入門，其次 Excel 最大的驚喜是數(shù)據可視化，擁有大量的圖表模板，可以減輕我們很多工作。

3、SQL

作為數(shù)據分析人員，要想獲取數(shù)據，肯定就要和數(shù)據庫打交道，因此SQL肯定是要掌握的，在招聘要求中，SQL也是很多數(shù)據分析崗位的能力要求之一。

學習SQL最快的方法是能自己下載數(shù)據庫管理工具，找些數(shù)據練習，主要了解一些數(shù)據庫查詢語言。

4、PythonPython

作為目前最火的編程軟件之一，確實在數(shù)據分析、數(shù)據挖掘上有著獨特優(yōu)勢。是否具備編程能力，也是初級數(shù)據分析和高級數(shù)據分析的分水嶺。

要學習的內容挺多的，但其實python最大的優(yōu)勢就是語言簡約，非常易于讀寫，如果之前有一定的編程基礎，上手很快。

三、數(shù)據分析方法

學習數(shù)據分析肯定有人上網百度了不少數(shù)據分析方法，令人眼花繚亂。關于分析方法值得一說的就是一定要結合行業(yè)特點，特別是對業(yè)務的掌握，這樣才能事半功倍。下面簡單列幾個比較通用的分析方法：

1、對比分析法

對比分析法常用的基礎分析方法，雖然方法特別簡單，但幾乎所有的分析報告中，都會采取對比分析方法。比如去年同期相比、上個月環(huán)比、目標和實際達成相比、各個部門和業(yè)務線相比、行業(yè)內競品比較、營銷效果對比，等等。這里需要注意的是我們不管是橫向比較還是縱向比較，比較的雙方一定要有可比性，并且在同一個維度、粒度上去比較，要不是毫無意義的。

2、5W2H分析法

這個方法主要應用于用戶行為研究和專項問題分析，從時間、地點、人物、事情、原因、方式、價格等7個方面對一個問題進行刻畫研究。

3、SWOT

明確資源優(yōu)勢(Strengths)、競爭劣勢(Weaknesses)、外部環(huán)境變化帶來的機會(Opportunities)和威脅(Threats)等，將這些因素有機結合起來，以此確定企業(yè)經營戰(zhàn)略。

4、PEST

從政治(Politics)、經濟(Economics)、社會(Society)、技術(Technology)4個視角分析外部環(huán)境。

5、杜邦分析

法杜邦分析法是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業(yè)績效的一種經典方法。其基本思想是將企業(yè)凈資產收益率逐級分解為多項財務比率乘積，這樣有助于深入分析比較企業(yè)經營業(yè)績。

四、數(shù)據分析思維

分析思維是數(shù)據分析師最最核心的競爭力，上面所學習的Python、SQL、機器學習知識等都是在工具層面，要想使用好他們，還需要分析思維的駕馭。

其實，不管是基礎知識、工具還是思維、方法，大家在學習數(shù)據分析時可能總會感覺沒有抓手，特別是自學的小伙伴，網上知識繁雜，光是辨別可靠性、專業(yè)性就已經很頭疼了，而且還不知道學習是否有效果，學完之后能不能找到工作。還有一些在職的小伙伴，可利用的時間本就不充裕，還沒有系統(tǒng)性的學習路徑，自然就達不到好的學習效果。

在這里，建議想要入門數(shù)據分析的小伙伴們可以了解一下中培CDA L1業(yè)務數(shù)據分析師認證培訓!考取數(shù)據分析師證書，已經成為進入數(shù)據分析行業(yè)的一條捷徑。