如何學習商業數據分析

Ⅰ 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

Ⅱ 商業數據分析有哪些步驟

1.數據收集

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。數據收集的渠道主要分為內部收集和外部收集。

2.數據清洗

清洗數據就是從採集出來的龐大數據量中，篩選出對解決問題有價值、有意義的數據。

3.數據對比

數據對比是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標准。通常我們採用的對比方法為橫向對比和縱向對比。

4.數據細分

數據對比中如果發現問題，為了從數據中尋找出問題，就需要對數據進行細分處理。

5.數據溯源

發現問題，解決問題，數據溯源就是為了從根本上解決問題，找出問題的原因，得到最終的解決方案。

Ⅲ 如何著手商業數據分析

商業分析的流程一般分為5個步驟

明確問題-拆解問題-安排工作任務-推進工作任務-輸出分析報告

1、明確問題

首先在解決問題前，我們一定要知道問題到底是什麼？這樣我們就知道了後期工作的方向，避免了以後出現的沒必要的爭論。對於如何明確問題，可以用SMART法則來說明

S——Specific 具體明確的，不能將問題說得太抽象

比如小米手機想要賣的好，就不能簡單的說成小米手機要做成讓每個人都喜歡的產品，而是應該說成小米手機的出貨量要達到去年的150%

M——Measurable 可衡量的，不管是問題的本身還是目標要量化出來

還是小米的例子，出貨量達到到去年的150%，那麼150%就是可以量化的標准

A——Action-oriented 行動導向 就是說明問題時，必須要有解決的方向

比如小米通過銷售改進、加大市場推廣、增強產品研發能力這三種方式使出貨量要達到去年的150%。

R——Relevant 相關聯的，行動與問題存在相關性

小米通過銷售改進、加大市場推廣、增強產品研發能力對提升出貨量是有相關性的，不能說小米通過進入筆記本電腦領域的方式去增加手機的出貨量，開發筆記本電腦這個產品線這個行動跟提升手機出貨量沒有任何關聯

T——Time-bound 時間限制

計劃使出貨量增加到去年的150%，可能過了兩年手機的出貨量也沒有提升到150%，所以明確時間尤其重要 ，比如我計劃用8個月的時間使手機出貨量達到去年的150%。當然，時間的限定一定要從實際情況出發，要具備一定的合理性

2、拆分問題

拆分問題需要用到邏輯樹模型

邏輯樹分析模型顧名思義，就是把一個已知明確的問題作為樹干，分析哪些問題跟這個問題有關，把相關的問題作為樹枝加入到樹干當中，由此不斷向下拓展，就會將問題拓展成一個邏輯樹

使用邏輯樹模型的優點：

● 保證了解決問題的完整性

● 理清了所有的思路

● 避免了重復和無關的思考

除此之外，還有2個法則能更好的幫你理清思路，分別是MECE分析法和二八法則

MECE分析法即把一個工作項目分解為若干個更細的工作任務的方法

它主要有兩條原則：

完整性

分解工作的過程中不要漏掉某項，要保證完整性

比如市場推廣和提升產品研發能力就是2個不同的解決問題方向，漏掉某一項都會使解決問題的方向不完整

獨立性

每項工作之間要獨立，每項工作之間不要有交叉重疊

比如小米手機想要增加出貨量可以提升產品研發能力和把手機設計得更好看，那麼這2個子問題就重合了，因為產品研發能力包含了手機設計能力

二八法則，通俗理解就是在任何一組東西中，最重要的只佔其中一小部分，約20%，其餘80%盡管是多數，卻是次要的

邏輯樹分析模型中也是一樣，要時刻關注重點問題，對於一些非重點的問題舍棄掉，減少工作量的同時集中力量解決重點問題

3、安排工作任務

將相互關系緊密的問題作為一個獨立項目-確定項目負責人和工作推進計劃表；特別是重要節點-負責人不時檢查工作，按計劃推進工作

4、推進執行任務

既然是商業分析，那麼我們就要知道從哪幾個維度去分析，以及如何獲取有用的信息。明確這兩個問題，我們就能很好的推進執行任務

3個分析維度

市場分析-競爭者分析-用戶分析

以小米案例說明：

首先我們要了解整個手機市場的概況，對於手機市場的規模多大，供應鏈上下游的情況一一了解清楚，根據手機市場的環境來預測未來手機市場的發展趨勢，做到快人一步

對於競爭者分析，我們要知道整個手機市場的幾個大的玩家，以及他們的市場佔有率是多少，還要具體分析每個競爭對手的概況和優劣勢，包括渠道、供應鏈、產品等等方面。對於手機行業來說，蘋果、華為、OPPO、vivo這幾個大玩家是一定要仔細研究

最後是用戶分析，要從用戶屬性、購買產品的決策等等因素上精準定位粉絲，了解用戶需求，抓住用戶痛點，幫助公司獲取和留存用戶。手機行業，OPPO和vivo因為渠道優勢，對於目標人群的需求抓得非常精準

3種獲取信息的方式

案頭研究-用戶調研-實地考察

案頭研究，互聯網時代，我們可以從網路獲得相關新聞和一些專業的資料庫，但是由於信息量極大，我們也要注意篩選出可靠准確的目標信息

用戶調查可以分為線上調查和線下調查，線上我們可以通過網路/電話的形式調研，能得到大量的一手信息，但是不一定能得到你想要的全部信息。線下我們可以通過拜訪的形式交流調研，線下調查能直接觸達用戶，了解到你想要的全部信息，但是時間經濟成本太高

實地調研一般會和用戶調查相結合，能得到一些隱藏但是非常重要的信息，當然，時間經濟成本也是非常高

5、輸出分析報告

這一步是整個商業分析過程的復盤總結，決定著你的分析結果是否能給企業做出正確的決策

一般來說，輸出分析報告可以分為4個步驟

總體概要-整個商業分析的主要內容，包公整體的框架和邏輯

填充整理PPT信息-將信息填充到每個獨立的項目，清楚解決問題的細節

溝通優化-內部溝通保證報告的完整性，用戶溝通包含用戶想要的信息

定稿匯報-對報告內容做到瞭然於胸，根據不同受眾，報告稱顯得內容和形式不同。

Ⅳ 電子商務數據分析2怎樣學

1、首先明確自己做數據分析的目的。
2、其次了解電商常見數據指標，熟悉業務流程。
3、最後學習電商行業成熟數據分析案例中的分析思路，化為己用。

Ⅳ 數據分析需要掌握些什麼知識

主要是掌握數理統計。它以概率論為基礎，以正態分布中的三大分布（卡方分布，f分布，學生氏t分布）為基石，建立起來的計算體系。

Ⅵ 怎麼做商業數據分析

商業數據分析一般分為5個步驟：收集、清洗、對比、細分、溯源。

1. 數據收集
   

當我們在做數據分析時，第一步要解決的問題肯定就是數據源的問題。Allen通常把數據分為二大類。第一類是直接能獲取的數據，通常都是內部數據。無非就是從網站後台或者是自己家的資料庫裡面導。第二類就是外部數據，需要經過加工整理後得到的數據。

典型的數據來源有：網路指數、阿里指數、梅花網、cnzz等。

2. 數據清洗

清洗數據（篩選、清除、補充、糾正）的目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。清洗後、保存下來真正有價值、有條理的數據，為後面做數據分析減少分析障礙。

3. 數據對比

對比，是數據分析的切入點。因為如果沒參照物，數據就沒有一個定量的評估標准。通常情況下我們從二個點去切入進行數據對比分析：1.橫向對比 2.縱向對比

橫向對比，與行業平均數據，與競爭對手的數據進行比對。舉個粟子，比如你家的APP用戶留存率是60%，而行業平均留存是70%或競爭對手的用戶留存率是70%，那就說明你家的產品在留存率方面有待加強！

縱向對比，與自家產品的歷史數據進行對比，圍繞著時間軸來對比。還是用用戶留存率來進行舉粟子吧，比如，APP改版前30天，新用戶留存率是70%的，而新版APP發布後，新用戶留存率降了10%或者升了5%，這就產生了問題，到底是那些因素導致數據產生了異常呢？

4. 數據細分

數據對比發現了異常，我們當然想知道是什麼原因導致的。這里就要用到數據細分了，數據細分通常情況下先分緯度，再分粒度。

何謂為緯度？按時間分類就是時間緯度，按地區分類就是地域緯度，按來路分類就是來源緯度，按受訪頁面分類就是受訪緯度。今天APP訪問量漲了5%，咋回事不知道，你細分一看，大部分網頁都沒漲，某個頻道某個活動頁漲了300%，這就清楚了，這就是細分最簡單的範例，其實很多領域都通用。

粒度是什麼？你時間緯度，是按照天，還是按照小時？這就是粒度差異，你來路緯度，是來路的網站，還是來路的url，這就是粒度的差異；緯度結合粒度進行細分，就可以將對比的差異值逐級鎖定問題區域，就可以更容易地尋找出發生問題的原因了。

5.數據溯源

通常情況下，通過數據細分就能分析出大多數問題的原因並推導出結論了。但也有特殊的情況，即使具體到粒度了也得不出有說服力的結論。

這時候我們再進一步，通過數據溯源就能找出問題的原因。依據鎖定的這個緯度和粒度作為搜索條件，查詢所涉及的源日誌，源記錄，然後基於此分析和反思用戶的行為，往往會有驚人的發現。

Ⅶ 如何學習成為一名數據分析師

學習數據分析師之前，你必須清楚自己想要達成什麼目標。也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題或實現什麼計劃。有了這個目標，你才能清晰地開展自己的學習規劃，並且明確它的知識體系。

Ⅷ 如何學習數據分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

Ⅸ 什麼是數據分析如何學習數據分析

【導讀】無論是從薪資待遇還是未來的發展前景，數據分析師都是屈指可數的稀缺人才，那麼什麼是數據分析?如何學習數據分析呢?下面跟著小編一起來分析一下吧!

什麼是數據分析?

對於數據分析的概念，我們需要有一個深刻的理解。數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。

如何學習數據分析?

的確，興趣能作為你學習下去的動力，但是後續不斷地學習並掌握技能才是根本。小編以前特別喜歡吉他，於是就報了吉他班。彈吉他確實是一件很酷的事，但是學習過程卻非常艱辛。我的手指尖經常因為彈吉他生成黃黃的老繭。有時候我甚至想要放棄，但是在老師和父母的監督下，我還是堅持了下來。

學習數據分析的過程何嘗不是如此呢?想要實現夢想，就一定要付諸汗水。以下便是小編為小白們提的幾點學習數據分析的建議~

1.瀏覽各大平台有關數據分析的論壇。

很多技術大牛在網路貼吧、知乎、B站、CSDN等平台都發布過自己的經驗貼，積少成多的知識可以幫助我們少走很多彎路，從而更快地掌握知識。

2.運用數據集開啟項目。

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3.掌握數據分析師的必備技能。

(1)Excel。很多人的電腦里都安裝了Excel這款軟體。在辦公時，我們經常會用Excel製作表格。除此之外，Excel還是一款數據管理工具，可以用於數據的清理、分析和可視化。

(2)SQL。SQL是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。

(3)Tableau等可視化軟體。Tableau這一款可視化工具廣泛運用於商業領域。並且，Tableau是一款自帶教程的軟體，省去了我們去別的平台找學習視頻的時間。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「什麼是數據分析?如何學習數據分析?」的相關內容，希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。