怎么培养数据分析的能力

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了怎么培养数据分析的能力相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

数据分析需要哪些思维/能力/知识呢?

比如,数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你,即使碰到自己不熟悉的问题,也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑;
一定的业务理解能力,能理解业务背后的商业思路。只有理解问题,才能转换成数据分析的问题,才知道如何设定分析目标并进行分析;
基础理论知识:数理统计、模型原理、近期市场的调研等;
常规分析工具的使用:常用办公软件(Excel、PPT、思维导图)、数据库、统计分析工具、数据挖掘等;
数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好,如果不能以简洁易懂的方式“表达”,成效也会大打折扣。
等等等,诸如此类的基本知识能力贮备......

那么想要提升这些能力该做点什么呢?下面具体来说说怎么做能把这些基础实力打好。

从分析理论和工具实践着手

1、分析理论
分析理论包括:明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。
我们要做的就是,首先明确是什么样的业务场景,不同的业务,分析体系也随之不同;然后,结合业务问题确定分析的目标,列出核心指标,再搜集整理所需要的数据。
推荐书籍:《数据化管理》、《决战大数据 》
数据分析的几个步骤:
(1)数据获取
数据获取往往看似简单,但是它需要分析者对问题进行商业理解,即转化成数据问题来解决,如,需要哪些数据,从哪些角度来分析等,在界定了这些问题后,再进行数据采集。
此环节,需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
推荐书籍:《金字塔原理》、麦肯锡三部曲:麦肯锡意识、工具、方法
推荐工具:思维导图工具(Xmind百度脑图等)
(2)数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具:
Excel及高端技能:
基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。
我一般会先过一遍基础,知道什么是什么,然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛,平常多思考如何用excel来解决问题,善用插件,还有记得保存。
专业的报表工具:
(成规模的企业会用)日常做报表可以设计一个通用模板,只要会写SQL就可上手。
相比excel做报表,这种工具开发的技术要求较低,能很快地开发常规报表、动态报表。
数据库的使用:
熟练掌握SQL语言(很重要!!!),常见的有Oracle、SQL sever、My SQL等。
学习流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力,对求职等都会有所帮助。
(3)分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型,如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。
因此,熟练掌握一些统计分析工具不可免:
lPSS系列:老牌的统计分析软件,SPSS Statistics(偏统计功能、市场研究)、SPSS Modeler(偏数据挖掘),不用编程,易学。
SAS:经典挖掘软件,需要编程。
R:开源软件,新流行,对非结构化数据处理效率上更高,需编程。
各类BI工具:Tableau、PowerBI、FineBI,对于处理好的数据可作自由的可视化分析,图表效果惊人。
推荐书籍:
《说菜鸟不会数据分析》系列,入门级书,初学者最适。
《数据挖掘与数据化运营实战,思路、方法、技巧与应用》,内容很系统很全面。
《市场研究定量分析方法与应用》,简明等编著,中国人民大学出版社。

(4)数据可视化呈现
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分,这时就只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报即可,可用word\\PPT\\H5等方式展现。


2、工具实践

(1)对于入门小白,建议从Excel工具入手,这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的:简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式:常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表:图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛,平常多思考如何用excel来解决问题,学习用各种插件,对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中,函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数:
日期函数:day,month,year,date,today,weekday,weeknum 日期函数是做分析模板的必备,可以用日期函数来控制数据的展示,查询指定时间段的数据。
数学函数:product,rand,randbetween,round,sum,sumif,sumifs,sumproduct
统计函数:large,small,max,min,median,mode,rank,count,countif,countifs,average,averageif,averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用,求平均值,最大值,中位数,众位数都用得到。
查找和引用函数:choose,match,index,indirect,column,row,vlookup,hlookup,lookup,offset,getpivotdata 这几个函数的作用不用多说,特别是vlookup,不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数:find,search,text,value,concatenate,left,right,mid,len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数:and,or,false,true,if,iferror
(以上学会,基本能秒杀90%的办公室白领!)
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表,它具有这样一些重要功能:分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组;可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中,取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上,无论是业务人员还是分析人员,都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表,减少重复操作的时间。
其次,增加与业务人员的沟通,充分了解业务需求,当你的业务水平和他们差不多甚至更高时,自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后,站在更高角度上,报表的基本粒度就是指标,可梳理出企业的基本指标体系,从经营分析的角度去做报表,把报表的工作标准化,降低报表的冗余,避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类,指标命名,业务口径,技术口径,实现方式等等。其实,最终目的是实现报表数据一致性,减少重复报表开发,降低系统开销的战略性举措。
在业余时间,可以多补充数理统计知识,学习R、Python语言,学习常用的挖掘模型,往高级分析师路上发展!
一起加油鸭!

以上,就是今天的分享,数据分析能力听起来很大很抽象,虽是软实力但却是行业的硬要求!量变引起质变,一步步来,才能做到触类旁通,做起项目才会越来越顺手。

参考技术A

数据分析四个字听起来是一项很专业的能力,其实不然,像我,其实从来没有系统学过任何数据分析的能力,甚至连相关的书都没有看过,但是现在却在一个内容公司的数据部门,每天写数据分析报告,联系专业的第三方数据公司为公司的内容产品做一些数据调研服务。

如果让我来说如何在业余时间,学习自己数据分析的能力,大概会有如下三点:

1、对数据敏感,比如说好了,我所在的行业是内容行业,数据分析里有一项很重要的能力是竞品分析,所以首先你要对竞品敏感,以前做互联网的时候我做旅行的app,就会多看看携程啊,马蜂窝啊这些app每天都在更新什么,相关数据什么样,前台一般会展示说卖得最好的是什么,卖出多少件一般也会展示;现在在内容行业就是拼命追综艺,并且最基础的要观察这些竞品的播放量数据,不光是正片,还有花絮,这样的观察,让你可以首先心里有数。

2、结构化分析的能力,一般数据分析都会分为好几部,最基本的前台数据列出来,然后同期的对比,比如一个节目都是每周六播,上周六和这周六是不是差不多,是不是有波峰和谷值,你做一个数据分析你分为哪几步,写出前台数据,然后竞品分析,然后分析数据背后的原因,之类之类,数据分析一般的步骤其实都差不多,虽然会因为项目的不同有所差别。

3、深入分析的能力,这个指的一般都是通过数我们要去观察数的变动背后的原因,还是刚才那个例子,比如奇葩说最高一期是多少播放量,最低一期是多少,那么这两期有什么差别,比如嘉宾,比如辩手,比如话题,把可能导致数据差异的因子找出来,然后去排除分析。 

参考技术B

一、五种必备素质

    态度严谨负责

        严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有本着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师,应具有严谨、负责的态度,保持中立立场,客观评价企业发展过程中存在的问题,为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据,隐瞒企业存在的问题,这样做对企业发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。而且,对数据分析师自身来说,也是前途尽毁,从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑,因为你已经不再是可信赖的人,在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以,作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度,这也是最基本的职业道德。


      2、好奇心强烈 

        好奇心人皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更强烈,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师,好奇心也越不容易满足,回答了一个问题,又会抛出一个新的问题,继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神,才会对数据和结论保持敏感,继而顺藤摸瓜,找出数据背后的真相。 


       3、逻辑思维清晰 

         除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过:结构为王。何谓结构,结构就是我们常说的逻辑,不论说话还是写文章,都要有条理,有目的,不可眉毛胡子一把抓,不分主次。  通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,我们要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解,同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。 


       4、擅长模仿 

        在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速地成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法,而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓,理解其分析原理,透过表面达到实质。万变不离其宗,要善于将这些精华转化为自己的知识,否则,只能是“一直在模仿,从未超越过”。 


        5、勇于创新 

       通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿的时间不宜太长,并且建议每次模仿后都要进行总结,提出可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题,为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化,墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。  听到这里,小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。


二、零售行业的数据分析怎么做?

        数据分析是从公司现有数据中提取有价值的信息,这个价值信息要依据公司行业而定发展前景不错,现在企业数据量越来越多,但一直没有加以利用,现在都越来越重视数据分析,但有经验的数据分析师却很少,所以人才缺口还很大
三、需要具备哪些专业知识?

       1、数据分析理论基础-统计学、概率论
  2、数据分析工具-excel、SPSS、SAS/R
  3、公司业务的理解(依公司而定)
  数据分析师指的是不同行业中,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。

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参考技术C

简单分析一下,详情如图所示

参考技术D 不知道你的知识水平到什么层次。不过,要做数据分析这方面的工作或有这方面的兴趣而要把它做好,是要很高的数理知识水平。基本的专业知识:概率与数理统计,随机过程等。如果你只是想做到平时你经常听到人家说的那种数据分析,很简单,书店里买本这方面的书,几天就学会了,高中生都可以做。

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