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如何培养自己的数据分析能力?

如何培养自己的数据分析能力?

作者: 数据分析不是个事儿 | 来源:发表于2018-12-20 11:26 被阅读46次

    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

    (2)对于行业内浸淫多年的表哥表姐

    对于这样的群体,ummmm基本能力和思维都完好具备着....

    所以,这里就不逼逼啥了,给出一些个人小tips只当交流好了~

    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。


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    我正在出[十周入门数据分析]系列,来交流吧(知乎@李启方)

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