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如何入门数据分析,成为数据分析师

资讯 2022-8-22 17:23 401人浏览 0人回复
摘要

如何入门数据分析,成为数据分析师很多小白刚去接触数据分析的时候其实会感觉很困难,一方面数据分析涉及比较多的专业知识不是一时半会就能学会了,另一方面有方法之后你还需要有思维。很多人不是停留在了方法的学习 ...

如何入门数据分析,成为数据分析师

 

很多小白刚去接触数据分析的时候其实会感觉很困难,一方面数据分析涉及比较多的专业知识不是一时半会就能学会了,另一方面有方法之后你还需要有思维。很多人不是停留在了方法的学习上,而是倒在了数据思维的养成上,养不成优秀的数据思维,高薪的数据分析师好工作就会与你失之交臂。

 

今天让我用2WH的方法来带你分析一下,我们如果想要0基础入门数据分析都需要经过什么样的一个过程。

 

首先需要懂得我们为什么要做数据分析(WHY

 

为了量化的方式来分析业务以得出结果。这是我们工作中对于数据分析最常见的定义解释,我们还可以把这句话进行一次深度的拆分,得到两个关键词:量化和业务。

 

而起过程是一条很有逻辑的链路:我们先充分沟通需要分析的内容,然后得出简洁的数据分析结果,而后根据这个结果把相关信息回传给业务端,并且根据我们对于业务的了解给出数据分析建议,最后这里等待业务端反馈。

 

想业务端所想,忧业务端所忧,给业务端所需,即是数据分析工作的终极奥义。

 

然后需要懂我们做的数据分析是什么(WHAT

 

工作上的数据分析,其实就是一个在常量中发现变量的过程。每天接触的业务数据眼花缭乱,但你需要做的就是无时无刻的查看他们,记录关键数据,以此来培养出自己的数据敏感度。

 

有大佬就讲过,数据敏感度对数据思维的养成其实非常重要,所以并非我们神功大成才能成为合格的数据分析师。

 

多数数据分析师伙伴也是在工作中不断精进自己,圆周率式的工作数据看起来固然枯燥乏味,但当你看久了,你也就悟了。

 

最后开始进入整体,如何数据分析(HOW

 

上文主要讲的例子都是我所涉及的业务数据分析,但是真正数据分析岗位又多种多样,有科研数据分析、数据挖掘解决方案等差别。区别是,业务数据分析几乎不要求数据分析师有太多的编程能力,模型也较为简单,只需要足够懂业务。

 

而无论是科研的数据分析,还是数据挖掘都需要有中等以上的编程能力,有模型理论功底。

 

下面我们展开来讲:

 

数据分析师的基础包括了统计学和概率学。如果你是业务数据分析师,你需要懂RFM模型、AARRR模型、QQ模型、5W2H模型、用户行为理论等等,而以上这些则需要你不断积累,并非一蹴而就。

 

在打好底子的基础上,业务指标你也必须了解:什么是GMV 、什么是SKU视角、什么是ARPPU....指标要了解,其蕴含的意义更需要懂。

 

除此之外比较最关键的一点,数据分析编程语言你的工作不需要,但你如果想日后能有一个更高的职业发展上限,那么你必须要懂。之前我就看过一个新闻,摩根大通集团有三分之一的分析师被强制要求学习编程课程,很多部门的初级员工都要学数据科学、机器学习和云计算。

 

可见,最起码在投行业界主流的数据分析师招聘上,不会要不懂编程和数据科学的同学了。很多朋友这时候比较纠结,学编程学什么。我的建议是顺势而为,在人工智能时代虽然JAVA还是大哥大,但是Python追赶势头凶猛,现在学Python绝对没毛病。

 

我认识有几位朋友就是工作之前懂PythonSQL,剩下的工具都是上岗之后现学的。所以项目不多,链路不长,关键在于精通,在于能依靠专业知识独当一面。

 

--

 

当你顺利入职数据分析之后,你就会发现你的工作很有可能会分为以下几个方面。你的日常运营工作中,你会基本统计指标、开发报表、制作可视化看板;你可能还会参与分析建模工作,专题分析、诊断分析、或提供预测性分析;你还可能参与撰写报告,报告中包含日常数据、专题分析数据或者综合分析数据。

 

其中日常工作是最基础的,考验你的基本功。分析建模工作则需要你有常年积累的业务知识以及分析方法。撰写报告则是更为核心的工作,这部分工作最能体现你的工作价值,也最需要你重视。

 

讲到这里,相信你已经对入门数据分析师这个行业有了一点点思路,如果这篇文章能提供帮助,不甚荣幸。

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