數據分析師如何開店

⑴ 如何入行數據分析師

零基礎如何入門數據分析師？

大數據時代，數據為王。用數據做分析，給公司決策提供指導性意見，是眾多公司在這個精細化運營，降本增效的時代必須要做的事情。各大企業都建立了數據分析部門。截止目前，我國共計1400萬數據分析人才缺口，市場規模預計將在2025年達到2000億！數據分析與其說是一個崗位，更是一個重要技能，擁有這項技能意味著你的就業前景更好，職業發展更廣。

那麼數據分析零基礎應該怎麼學呢？下面我將從數據分析的學習周期、學習內容以及職業發展規劃三個方面，帶大家充分了解數據分析這一行業。

1、 數據分析要學多久？

每個人的學習能力和基礎都不同，所以數據分析的學習周期也不同。如果是通過自學的方式，由於無專業老師指導及無法系統的學習，這個周期可能會很長。一般來講，如果零基礎的學習者進行系統的培訓，最快也要將近三、四個月的時間。數據分析的學習應該首先從熟悉表以及表結構開始，它的原點一定是在首先了解熟悉Excel的基礎上，在能夠從資料庫里提數的基礎上再進行技能的升級。你的技能從能夠從資料庫里提數，並且用Excel和BI處理幾萬行的小數據量，到使用python批量化處理幾十萬甚至百萬行中量級數據量，到最終使用大數據的相關組件，例如hadoop，spark，flume等組件處理千萬級甚至是億級大數據量。每一個階段所需要的工具加方法論都是不一樣的。一般而言，對於自學而成為能處理中量級數據量的分析師而言，得至少入門python的pandas，numpy等數據處理庫。這個零自學的周期，也一般跟悟性和自律有關，悟性和自律性高的同學，可能在4個月能夠掌握；如果悟性和自律性不高的同學，這個周期有可能就是半途而廢，無法估量時間了。這里給大家推薦一下聚數學院的《數據分析實戰就業班》（聚數學院)，專注於培養數據分析師的數據處理能力、數據分析能力和數據挖掘能力，課程內容從資料庫管理、統計理論方法、數據分析主流軟體的應用到數據挖掘演算法等，對一整套數據分析流程技術進行系統講解並配以實戰練習，學完之後，學習者可以直接達到數據分析師的水平。

2、 數據分析要學什麼？

(1) Excel

說起Excel可能會有人覺得這個很簡單，但是Excel確實是一個功能強大的利器。零基礎學數據分析師一定要從Excel入門，因為Excel是處理小型數據量企業用的最多的工具，在基礎數據分析師與數據運營崗位中具有極其重要的地位。作為數據分析師的核心工具，具體學習內容有Excel函數技巧（查找函數、統計函數、邏輯函數）、Excel快速處理技巧（格式調整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數據氣泡地圖）等。

(2) Mysql

SQL同樣是零基礎學習數據分析的核心內容。因為作為數據分析師，你首先要解決的問題就是你要有數據來做分析。通常企業都會有自己的資料庫，數據分析師首先得根據業務需要知道自己要從企業資料庫中提取哪些數據。企業如果部署本地資料庫，那麼一定是SQL語言做提取數據的語言。SQL簡單易懂，非常容易上手，並且是非學不可的。SQL語言從學習MySQL資料庫開始，涉及對表結構數據的增刪改查。真正在企業裡面，數據分析師一般不會有增刪改的許可權，只會有查的許可權。學員應該重點掌握查的各種句式。

(3) Python

Python的基礎對於數據分析師而言是非常重要的。對於十萬級或者百萬級數據量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數據又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數據的利器。因為Python有很多的第三方強大的庫，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫能讓數據分析師對百萬數據進行數據清理和畫圖分析。Python不僅能數據清洗，畫圖，還能用sklearn進行大數據演算法分析。雖然Python是數據分析的重要工具，但是不同的職業發展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。

(4) BI商業智能工具

BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然後得出很多指標圖。它是一個大屏的看板，如下圖：

BI看板圖

企業銷售指標，運營指標，物流指標等等。這些圖可以表示企業在過去5個月的平均銷售單價，過去24個月銷售的物流發貨量的變化曲線，甚至是現在實時的銷售額，這些都是企業關心的問題。有了這個看板，領導層在監控企業業務方面就有了非常直觀的數據，以供他們及時做出決策調整。現在市面上比較流行的BI軟體，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟體實際上都是非常類似的，學起來難度也不大。學習FineReport、FineBI由入門到精通，快速挖掘數據價值，將這些數據轉化成有用的信息，讓企業決策有數據依據，從而驅動企業決策和運營。

(5) 數理統計與數據運營

數理統計和數據運營方法論是數據分析師的理論基石。數理統計包括概率論，統計學，線性代數，以及基礎的微積分理論。這些內容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內涵都需要有所掌握。由於整個數據分析的源頭其實就是脫胎於描述性統計分析的。描述性統計分析是對樣本的總數、均值等指標做統計的；而數據分析後續涉及到的演算法則是架構在統計學上更深一層次的建模。因此，掌握數理統計的相關知識對於入門數據分析師而言是基礎且必要的。

那數據運營方法論是什麼呢？數據運營方法論實際上是學習各個行業所運營的分析模型。例如，對電商而言，漏斗分析可以分析出來進入主頁的人數PV1，到進入服裝板塊的人數PV2，PV2/PV1就可以得出一個進入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關分析，A/B test等。對於想往管理路線發展的數據分析師來講，數據運營是必須要學習的知識。其實數據運營知識也不復雜，就是根據自身業務需求將指標拆解到最細，然後運用同比和環比兩種數據分析方式。

(6) 機器學習

最後一個進階要求數據分析師掌握對大量數據分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統計分析和運用數據運營方法進行分析了，而是進行預測分析。預測分析的本質是利用已有的數據做出一套變數x，與預測最終值y之間的關系（也就是數學演算法公式），然後利用這套演算法，將更多的x輸入演算法中去得出一個預測的y值，這里聽不懂沒關系。總之，這個階段的數據分析是利用大量的歷史數據構建出一套數學公式（也就是演算法），用這個數學公式去對未來進行預測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據演算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預測對於商業世界是有著極大變現意義的。要想成為掌握演算法的數據分析師，機器學習是不可跳過的入門。學員應該從簡單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學習等，逐漸學習更多像決策樹，隨機森林，SVM等更高級的演算法。

3、 數據分析的職業發展規劃？

一般來講，數據分析有兩條發揮路線，一條是管理路線，一條是技術路線。往管理端發展，比如初級數據分析師，到數據運營，到數據分析經理、數據運營總監等等。這條發展路徑主要要求統計學、Excel、PPT等技能，需要撰寫市場分析報告。這條路看似技術掌握不用太深，但是對業務的理解要極深。而精深的業務理解需要時間和深度的業務鑽研精神。如果你是非數學、計算機和統計學專業的朋友，比較適合這條非技術的職業發展之路。

而向技術方向發展，則目標會非常明確。一是深入往數據挖掘方向發展，學習深度神經網路，NLP等前沿演算法。二是深入數據分析開發，把大數據組件hadoop，spark等等大數據組件學好學精。這是一條技術類的發展方向，要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧。

實際上，無論是非技術的業務方向和技術專家方向都要的是兩個字：鑽研。當然聽到這里，我們也需要重重地闡述一下：入門初級數據分析是不難的。而後半段，要成為一個優秀的數據分析師是難的，是需要刻苦鑽研精神的。

如果看到這里，你覺得自己心理上已經就入門數據分析師方向做好了准備，但是你是零基礎實在不知道如何入行的話，歡迎私聊獲取免費的數據分析師知識點大綱，並且免費做數據分析師的入門咨詢。

⑵ 數據分析師事務所開辦條件

5名義上持有CPDA證書的項目數據分析師。數據分析師事務所開辦條件是有5名義上持有CPDA證書的項目數據分析師，數據分析師事務所有限公司是一家專業從事項目數據分析的服務性機構。

⑶ 數據分析師怎麼入門

總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識。
3、學習數據分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（數據分析模塊的功能很強大）
切記，第一步是必不可少的，是數據分析的基礎。
4、目前還沒有什麼專業的認證。不過可以考試統計類的資格認證，有利於找工作。

⑷ 如何入門數據分析師

1、明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什麼，才能准確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。

2、數據採集。收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的，一般有資料庫、互聯網、市場調查等。具體辦法可以通過加入「埋點」代碼，或者使用第三方的數據統計工具。

3、數據處理。對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等處理方法。

4、數據探索。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式，在數據之中發現新的特徵，對整個數據集有個全面認識，以便後續選擇何種分析策略。

5、分析數據。數據整理完畢，就要對數據進行綜合分析和相關分析，需要對產品、業務、技術等了如指掌才行，常常用到分類、聚合等數據挖掘演算法。Excel是最簡單的數據分析工具，專業數據分析工具有FineBI、Python等。

6、得到可視化結果。藉助可視化數據，能有效直觀地表述想要呈現的信息、觀點和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等，同時也可以使用報告等形式與他人交流。

⑸ 數據分析師職業前景如何主要是在哪些行業的公司需要具備哪些技能

數據分析師的主要工作是從公司現有數據中提取有價值的信息，這個價值信息要依據公司行業而定發展前景不錯，現在企業數據量越來越多，但一直沒有加以利用，現在都越來越重視數據分析，但有經驗的數據分析師卻很少，所以人才缺口還很大
需要掌握的知識：
1、數據分析理論基礎-統計學、概率論
2、數據分析工具-excel、SPSS、SAS/R
3、公司業務的理解（依公司而定）
數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

⑹ 數據分析師如何入門

第一，對於數據分析這個行業你能夠有一定程度的了解。這些了解包括數據分析師的主要工作大概是在做什麼，數據分析在哪些行業是比較的熱門的，哪些公司能夠用到數據分析這種在外行人看來比較高大上的東西等。其中有一個比較重要的一點就是，你自己應該想想為什麼要加入這個行業。如果說是因為這個行業對你有著深深地吸引力，那麼你接下來的學習就會變得非常的有效率了。

第二，就是明白數據分析師應該具備哪些最基本的業務知識。任何一個行業都有著與自己本行業相關的一些知識，數據分析也是毫不例外的。要想吃這行的這碗飯，那麼你應該也必須了解一些要去學習哪些知識，要具備什麼樣的專業素養。一般來說，數據分析行業是統計專業的天下，就要求你有著一些統計背景是最好不過得了，像學習概率論與統計，多元統計分析，統計學，數據思維等一些理論上的知識。

第三，了解數據分析所要使用的工具（軟體）。在互聯網時代，數據分析肯定是離不開計算機，離不開互聯網的。基於互聯網的大前提下，數據分析應該結合哪些軟體才行。如果說是一個高級數據分析師的話，那麼就要學習R語言這樣的統計軟體，能夠具備一定的編程基礎。而且學習R並不是一朝一夕的事情，R語言的學習包含著很多個部分，往往我們要從事的數據分析只需要R語言中的其中一個主要的模塊，那麼就需要去了解一下對哪個模塊比較的感興趣，或者說在你以後的工作中能夠用到。

最後，學習了理論上的知識，也具備了一定的軟體使用技巧。接下來就應該能夠去公司裡面實踐一番。實踐方面和理論上的學習是有著一定的出處的，有可能自己所學習的部分並不適合在這個公司進行工作，那麼就需要我們能夠找到讓我們所學的知識有用武之地的地方，在這個過程中，要不斷的完善我們的專業技能，這樣才能算是慢慢的變成一個有經驗的數據分析師。