數據分析可以分為兩種：一種類似產品經理

，一種偏向數據挖掘。前者更加註重業務，對業務能力要求比較高，例如需要了解一些常用的營銷和管理理論，有一定的傳播學基礎，對數據十分敏感，而後者則更加註重技術，對演算法和代碼的能力比較高，得有一定的計算機基礎。下文僅介紹第一種類似產品經理的數據分析師

需要了解的知識和技術，希望能夠給想入坑的同學一點啟發。由於本人能力有限，也只是個人學習，如有錯誤，歡迎指正。

01數據分析|方法論

　　PEST分析法：用於行業分析。

　　政治(P)：政治體制、經濟體制、財政政策、、稅收政策、產業政策、投資政策、專利數量、國防開支水平、政府補貼水平、民眾對政治的參與度。

　　經濟(E)：GDP及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率。

　　社會(S)：人口規模、性別比例、年齡結構、出生率、死亡率、種族結構、婦女生育率、生活方式、購買習慣、教育狀況、城市特點、宗教信仰。

　　技術(T)：新技術的發明和進展、折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商業化速度、國家重點支持項目、國家投入的研發費用、專利個數、專利保護情況。

　　以互聯網行業為例：

　　5W2H分析法：可用於用戶行為分析、業務問題專題分析。

　　以用戶購買行為為例：

　　邏輯樹分析法：業務問題專題分析。

　　以利率增長為例：

　　4P營銷理論：可用於公司整體經營情況

　　以公司業務為例：

　　用戶行為理論：可用於用戶研究分析，以網站分析為例：

02數據分析師|知識技術的學習

　　統計學基礎：

　　統計數是收集、處理、分析、解釋數據並從數據中得出結論的科學。

　　例如我們需要知道水平條形圖和垂直條形圖有什麼區別，有哪些方法可在一張條形圖上體現多批數據，頻數和頻數密度的區別，如何使用直方圖，箱線圖是什麼等等這些比較基礎的理論知識。另外，統計學還告訴了我們數據是如何被收集的，數據的整體分布是怎樣的，數據的相關與回歸、時間序列分析和預測等等。這些在網易公開課上有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課，另外我也幫你整理了一些常用的統計量和概率分布：

　　SQL（資料庫）：

　　當我們去到公司，公司的數據不可能像我們自己的pc那樣就存在我們的本地上，每個公司一般都有自己的資料庫，那麼如何把數據從這些資料庫中調出來，然後整成我們希望的樣子呢，這些問題就需要SQL來解決了。零基礎學習SQL可以閱讀這裡：w3cschool.cn/sql/

　　Python或R：

　　這是兩種解釋性語言，就跟英語一樣，有自己的單詞和語法，我們只需要把單詞記住，語法熟練，就可以寫我們自己的英文作文了。R是專門用於數據分析和數據挖掘的，使用起來更直接，而Python則更廣泛，基本上爬蟲、數據分析、數據挖掘、人工智慧、web建站等所有的事情都能做。個人建議對自己要求比較高的同學都可以了解。

03如何用Excel|做數據分析

　　我把Excel單獨做一章的原因主要是百分之90的同學都會選擇用它來做數據分析，它的優點無非就是簡單易用，除去函數和一些高級的應用，完全不用寫代碼。但缺點也就很明顯了，不靈活，並且無法處理很大的數據量。下面我以數據分析常用的六步曲對它進行一個簡單的介紹：

Step1 明確分析目的和思路：

　　首先，我們應根據自己的需求，選用上面某一或多種數據分析方法論的方法。

Step2 數據收集：

　　各個公司資料庫、公開出版物（中國統計年鑒、中國社會統計年鑒、中國人口統計年鑒、世界經濟年鑒、世界發展報告）、互聯網、市場調查。

二維錶轉換為一維表：利用數據透視表和數據透視圖嚮導導入數據：導入文本數據：數據-自文本導入網站數據：數據-自網站

　　不同題目問卷錄入方法：數值題、單選題、多選題（二分法、多重分類法）、排序題、開放性文字題：

Step 3 數據處理：

　　數據清洗：

　　重複數據的處理：

方法一：數據-排序和篩選-高級-高級篩選（可選擇出不重複的數據）方法二：開始-條件格式-突出顯示單元格規則-重複值（可用顏色標出重複的數據）方法三：插入-數據透視表（可知道重複數據的重複次數）方法四：數據-數據工具-刪除重複值

方法五：開始-排序和篩選-降序-次數靠前大於1的就是重複值

缺失數據處理：定位輸入：開始-編輯-查找和選擇-定位條件（例如定位到所有空值）方法一：用一個樣本統計量的值代替缺失值，多用樣本平均值方法二：直接刪去查找替換：開始-編輯-查找和選擇-查找（替換）數據加工：欄位分列：數據-數據工具-分列欄位合併：百度用下函數欄位匹配：兩個不同的表匹配到一起，百度用下簡單函數

數據計算：=B2*C2

開始-編輯-自動求和複雜點的函數計算百度或用Python數據分組：百度用下函數（VLOOKUP）數據轉換：行列互換：開始-剪貼板-粘貼-選擇性粘貼-勾上轉置多選題錄入數據方式之間的轉換（百度用下函數）

　　數據抽樣：百度用下隨機函數等函數

Step 4 數據分析：

　　對比分析法

與目標對比：完成值vs目標值不同時期對比：上個月vs本月同級部門、單位、地區對比：部門A、部門B、部門C、部門D行業內對比：本公司、對手A、對手B、對手C活動效果對比：活動前vs活動後分組分析法：確定組數確定組距=(最大值-最小值)/組數，也可以視情況不等距分組結構分析法：結構相對指標（比例）=（總體某部分的數值/總體總量）*100%，例如市場佔有率=（某種商品銷售量/該種商品市場銷售總量）*100%平均分析法：算術平均數、眾數、中位數等交叉分析法：一維轉換為二維

　　綜合評價分析：5個步驟

　　三大特點：

　　0—1標準化：

　　權重確定方法：目標優化矩陣表

　　上表，假如動手能力比人品重要，則C2為0，人品比創新意識重要，則D2為1，其餘同理，最後算出教育背景合計0隻是我們的假設，其當然也很重要，因為0無法算，所以統一全加1。某指標權重=（某指標新的重要性合計得分/所有指標新的重要性合計得分）*100%

　　杜邦分析法：

　　例如找A用戶增加，但A市場佔有率下降的原因：

　　漏斗圖分析法：

　　矩陣關聯分析法：以用戶滿意度為例

　　發展矩陣：

　　改進難易矩陣：

　　舉一反三：

　　高級數據分析方法：

　　Tip:Excel對於一些數據的清洗、處理和分析除了重點掌握數據透視表之外，也可下載易用寶、方方格子、慧辦公等第三方插件，非常好用啊。

Step5 數據展現：

　　除了Excel的數據可視化之外，現在用的最多的就是Tableau了,它是一款既能生成一般的統計圖表，也能夠用於數據展現的可視化軟體，並且支持多種數據來源的數據導入，只需點點滑鼠，就可輕鬆做出很多可交互的圖表，可以去官網看看它的教學視頻。

Step6 撰寫數據分析報告：

　　標題頁-目錄-前言-正文-結論與建議-附錄。

04大佬的數據分析|講解和案例

　　找數據網站：hao.199it.com/

　　垂直領域的統計工具平台：iOS：七麥數據、禪大師、APPduu；安卓：酷傳

　　第三方統計平台：友盟、TakingData、AppAnnie、騰訊雲分析、百度移動統計、神策數據、諸葛IO、GrowingIO

　　zhihu.com/question/2012「數據分析師的具體工作職責和工作內容有哪些？」

　　pmcaff.com/discuss/inde「數據分析師的日常工作有哪些？如何入門數據分析？」

　　鏈家網的租房數據做些有意思的事情？zhuanlan.zhihu.com/p/24

　　豆瓣讀書分析報告zhuanlan.zhihu.com/p/24

　　爬取6.6w+豆瓣電影之後的分析故事zhuanlan.zhihu.com/p/24

　　生活中的數據犀利哥之一：開篇及選車zhuanlan.zhihu.com/p/20

　　生活中的數據犀利哥之二：排隊zhuanlan.zhihu.com/p/20

　　生活中的數據犀利哥之三：找座zhuanlan.zhihu.com/p/20

　　生活中的數據犀利哥之四：看趨勢zhuanlan.zhihu.com/p/20

　　生活中的數據犀利哥之五：找錯因果關係zhuanlan.zhihu.com/p/25

　　生活中的數據犀利哥之六：快遞員送貨zhuanlan.zhihu.com/p/25

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　　滄海橫流，看行業起伏（2015年）zhuanlan.zhihu.com/p/20

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　　老鹿玩數據——不光是求婚神器（一）zhuanlan.zhihu.com/p/20

　　老鹿玩數據——不光是求婚神器（二）zhuanlan.zhihu.com/p/20

　　《春節自救指南》之數據分析zhuanlan.zhihu.com/p/24

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　　路人甲：如何評論華為官方對快閃記憶體事件的回復zhihu.com/question/5864

　　小蚊子數據分析_新浪博客blog.sina.com.cn/xiaowe

05參考書目|推薦書目

參考書目：

　　《誰說菜鳥不會數據分析》《深入淺出統計學

》《深入淺出數據分析》《Excel數據處理與分析實戰技巧精粹》《路人甲：數據分析修鍊手冊》

推薦書目：

入門：《誰說菜鳥不會數據分析》《深入淺出數據分析》《深入淺出統計學》《深入淺出SQL》（深入淺出系列很通俗，全案例講解，可以當小說看）

Excel:《Excel數據處理與分析實戰技巧精粹》R:《R語言實戰》Python:《Python編程-從入門到實踐》《利用Python進行數據分析》SQL：《SQL必知必會》《SQL基礎教程》《MySQL必知必會》Tableau:《人人都是數據分析師：Tableau應用實戰》

高階和應用：《精益數據分析

》《數據之美》《數學之美》《數據可視化之美》《啤酒與尿布》《增長黑客》《增長黑客實戰》《網站分析實戰》


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