0 如何定義“入門”？

會使用基本的數據分析工具

能掌握數據分析的基本方法，包括統計學習基礎

具有對數據和業務的敏感性，面對不同場景具有業務分析能力

有一定的（最好是基于企業生產實踐的）項目經歷

1 什么是數據分析

簡單來說，數據分析就是利用數據來理性思考和決策的過程。

現在各行各業的公司都在使用量化的數據來表示本行業以及本公司的各項業務，并且企業的決策都需要大量的數據作為支撐依據，特別是互聯網企業，而數據分析師，指的就是專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

在實際的工作崗位中，數據分析師其實可以分為兩種：一種類似產品經理、一種偏向數據挖掘，類似產品經理方向更加注重業務，對業務能力要求比較高；數據挖掘方向更加注重技術，對算法代碼能力要求比較高。

但在求職方面，特別是對于希望向數據分析方向進行發展的學生，最好在技術和業務兩方面都要有所了解。

有興趣入門數據分析的小伙伴們，我在這里推薦幾門課程：

Coursera 里約翰霍普金斯大學推出的數據科學專項課程

這門課程偏向數學基礎、統計學理論和算法等等，非常適合想要走偏向數據科學路線的同學，課程里包含了R語言程序設計、探索性數據分析，統計推斷、回歸分析以及實用的機器學習算法等等，對于新手而言非常友好。

貪心科技聯合騰訊課堂共同推出的《商業數據分析課程》

在這項課程里你能深入學習到一名數據分析師所需要的各項技能，并充分接觸到真實場景中的數據，了解到真實的業務背景和商業需求，對于學生而言是學習數據分析技能和接觸業務的寶貴機會。

2 數據分析工具：欲善其事先利其器

最常見，在工作中也最常用的數據分析工具就是EXCEL和Python，對于貼近數據庫、貼近工程向的數據分析師還會用到MySQL。

在貪心學院的商業數據分析課程中，涉及到了數據分析師需要掌握的幾乎所有軟件工具，包括基礎而全面的EXCEL和靈活強大的Python，并會學習專門的Pandas庫來進行數據表的集中操作，NumPy進行各類數學運算，Matplotlib、Pyecharts進行數據可視化，SQL進行數據的存儲、提取、分類等等，并且會學到專門的數據可視化工具，包括在企業中常用的PowerBI和Tableau等等。

掌握這些數據分析工具能快速帶領你進入數據分析的大門，提升你對數據分析師這個職位的整體理解，也為后面的理論學習、業務分析打下了堅實的基礎。

3 建模分析：像數據分析師一樣思考

在掌握了各項數據分析的工具之后，就要學習常見的數據分析和建模方法，

數據整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源于統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統計量:均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標建 顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

在貪心學院的商業數據分析課程中，這些統計學知識都不是單純地、枯燥地來進行講解和學習，而是與實際業務和案例進行深入結合，使用真實的企業數據來對統計學知識、數據分析理論來進行學習，例如

摩拜共享單車騎行時間分析案例。時間格式作為企業級數據分析項目中一定會遇到的一種格式，而時間的處理也成為了數據分析師不得不面對而又頭疼的一種數據格式。在這個項目中，貪心學院的老師會帶領各位同學對時間格式轉時間戳和時間戳轉時間格式以及時間的運算進行重點練習。在經過此案例之后，你能收獲如下技能：掌握數據的基本運算、統計方法、數據清洗方法，能夠獨立進行空數據、重復數據等臟數據類型的清洗，能夠進行各種時間類型的運算。

4 業務思維：不做“工具人”

數據分析的所有工作、所有技術、所有方法和指標，都是為了指導業務、做出決策，因此，僅僅掌握理論和方法是遠遠不夠的，僅通過數學統計學知識并不能達成最終的結果，而且整體模型的建立、所有的技術指標、以及整個分析處理直到可視化展示的流程，都要以真實的業務需求作為基礎，脫離業務的數據沒有任何意義。

因此，貪心學院的的商業數據分析課程中，將業務理解放在了非常重要的位置，在商業數據分析課程中的幾乎所有內容都是基于真實的數據與案例，并且有專門的案例分析與展示來提升你對業務的理解。

貪心學院的的商業數據分析課程一個重點就是業務能力的培養，在老師帶領同學分享案例，分析業務的過程中，你將會學到企業中常用的業務分析模型，例如5W2H分析模型、AARRR分析模型、RFM客戶價值模型、A/B 測試模型、用戶分成模型、SWOT分析模型、購物籃分析模型、波士頓矩陣分析、生命周期模型、企業戰略模型等等，這些都會成為將來你求職和工作中的利器。

在商業數據分析課程中所使用的案例都是真實企業所面臨的業務問題，例如

嗶哩嗶哩主站廣告優化分析項目

在這個項目中，同學們將研究嗶哩嗶哩平臺的廣告投放情況，如何針對有需求的人群進行廣告投放涉及到需求匹配（用戶對商品感興趣）、購買力匹配（用戶買得起產品）兩個方面，因此如何通過用戶在平臺上的使用行為數據以及CPC廣告數據進行分析和優化成為了廣告投放的重點。通過這個項目，你能對互聯網CPC信息流廣告業務邏輯和落地細節有所掌握，理清廣告投放的數據分析思路和業務優化方向，對于數據分析師在業務上的定位有清晰的認知。

還有亞馬遜電商入駐商數據化運營項目

對于電子商務零售行業而言，產品銷售量每日波動，入駐商在備貨時如何建立科學的銷量預測及備貨模型？訂單數據雜亂，如何用“數據抓取→數據清洗→數據分析→分析決策”的數據化運營步驟逐一推進？

在這個項目中，同學們首先會學習了解相關互聯網電商基礎概念，例如同比/環比/PV/UV等，然后會學習一些常用的數學分析工具，例如線性回歸、仿真計算、概率模型等，緊接著會結合相關項目數據和案例學習如何將數學分析工具應用到業務中。在學習數據化運營的不同體系知識時，會分別從運營體系、倉儲體系、市場體系、產品體系這四個體系進行實操訓練。經過這個項目后，你將對電子商務零售行業產生新的理解，并能從容地完成電商平臺的數據化運營任務。

5 可視化與分析報告：有成果更要會展示

數據分析師的崗位職責決定了要深入業務、給業務提出建議，也就是要會說話，也就是要有良好的溝通能力。要做分析報告給業務部門，就需要強大的圖表呈現能力，需要針對數據特點進行清晰的可視化，需要有較好的、針對業務的文字書面總結能力。

而這些能力，都能在貪心學院的商業數據分析課程中得到培養，在課程中有對數據可視化能力的專業訓練，例如使用Pyechart、PowerBI和Tableau等等，而且也有針對數據可視化以及分析報告撰寫的真實業務案例，例如

嗶哩嗶哩會員購平臺訂單報表分析項目

對于新興的ACG領域零售平臺——b站會員購平臺而言，如何從用戶產生的訂單報表中找到ACG用戶的產品需求，如何根據訂單數據尋找IP衍生品銷量與其對應動漫作品的熱度關系，IP衍生品的運營策略如何通過數據分析進行優化和改善？

在這個項目中，同學們將針對互聯網新興領域，學會靈活結合平臺內部數據與平臺外部數據進行分析，同時學會對數據的描述性分析（平均數、標準差、數學分布、多維可視化分析、關聯系數、詞頻分析等）。在應對多數據來源時，學會使用數據分析工具統一數據格式進行分析。

6 項目導向：在實踐中學習

?不論是學習Python、EXCEL、SQL等數據分析工具、學習統計學理論還是學習各種業務數據的分析方法，單純地聽課做題是遠遠不夠的，最有效、最快速的方法便是跟隨一個個項目來進行實踐。

大家當然可以自己在網絡上尋找合適的項目來進行練習，但網絡上項目眾多，難辨其良莠，對于新手也很難找到難度匹配、適合自己的項目，而若碰到老舊、維護較少的項目，出現的問題也難以與人討論，難以得到有效的指教。因此有人帶、有人指點、有一套成熟完整的項目體系便顯得尤為重要

在貪心學院的商業數據分析課程中，課程所有的講解與練習都是以項目為中心，在一個個真實的企業業務案例中進行提升。

以亞馬遜電商入駐商用戶畫像分析項目為例：

該項目的全部數據來源于亞馬遜平臺，包括入駐商訂單數據、流量數據、亞馬遜平臺前臺用戶搜索行為數據

對于亞馬遜入駐商而言，面對海量的數據無從下手，如何從數據中抽絲剝繭一步步發現并梳理用戶的標簽成為了數字化業務轉型的重心。那么什么是用戶畫像？電商平臺的入駐商們需要如何通過前臺與后臺數據搭建用戶畫像呢？

該項目的內容目錄如上所示，該項目將持續一周時間，經過一周時間的磨練之后，你將學會靈活使用報表分析、數據可視化等手段以電子商務平臺入駐商的角度搭建用戶畫像體系，并且能夠獨立完成“數據抓取→數據清洗→數據分析→分析決策”的基本數據分析任務。同時，你還將學會如何通過電商業務邏輯可以實現從有限的數據中找到多維信息并理清其中不同維度的數據關系，例如電商入駐商如何從基本的訂單數據中實現價格歧視的運營策略，如何構建對市場的分類和用戶的區分，如何在沒有職業數據的前提下推測用戶的職業屬性。

而且整個課程由一系列的項目組成，貼近實際，貼近業務，由淺入深、循序漸進，經過這一系列的項目實戰，你必將成為一名有經驗的、能力全面的數據分析師。

最后，為何選擇貪心科技？

頂尖團隊，雄厚師資。貪心學院有著實力雄厚的導師團隊，教研團隊成員由亞馬遜、谷歌、微軟高級工程師構成，擁有極強的理論基礎和商業實戰經驗：

課程完善，體系科學。貪心學院的課程由淺入深，貼近實際，貼近業務，能直接將你從小白一路培養成合格的數據分析師。

項目導向，業務案例。整個課程以項目和實際的業務案例為核心，讓你接觸真實的生產數據、企業數據，提供普通理論課程難以匹敵的實踐訓練，極大提升你的數據分析實踐能力。

7 如何進行職業規劃

數據分析師的職業道路大概分為以下幾個階段

初級數據分析師：

薪資6-8K，掌握Excel，PPT ，SQL等基礎的工具即可

工作內容基本就是清洗數據、維護數據庫，理解數據，淺層分析并簡單可視化，形成基礎的數據報表。

中級數據分析師：

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

在這一階段的數據分析師，需要熟悉數據庫，通過5W2H分析方法，邏輯樹分析方法，行業分析方法，多維度分析方法，對比分析方法，假設檢驗分析方法，相關分析方法，群組分析方法，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溝通能力，能通過語言和數據可視化方案來對整體數據進行展示。

高級數據分析師：

15k+，上不封頂

這時候的數據分析師將不僅局限于Excel，SQL，Python 等等基礎技能，還要懂很多數據科學方面的內容，例如數理統計、機器學習、深度學習算法、R語言等等

高級數據分析師不僅要熟悉編程和數學、算法等等，更要對行業有深入的理解，有遠見，有業務的敏感性，有清晰的分析思路，能運用數據獨立對企業的運行和管理進行科學的分析并產出量化的結果，并有優秀的溝通能力，展示數據分析的成果，協調并指導企業進行決策。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析如何入门，以及如何做职业规划？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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