[28章全]数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影

数据分析：对大量有序或无序的数据进行信息的集中整合、运算提取、展示等操作，通过这些操作找出研究对象的内在规律。 目的：揭示事物运动、变化、发展的规律。（/s/1KKtVeXV-J2A59lyChgqLRg 提取码: dnvg） 意义：提高系统运行效率、优化系统作业流程、预测未来发展趋势。 1、商业智能（BI） 通过商业智能，将数据分析人员从大量、简陋的数据图表分析中解放出来，通过数据仓库整合企业数据，采用商业智能（BI, Business Intelligence）报表工具实现美观清晰、模块化、动态更新的数据可视化展示，让管理层或决策者能够基于事实结果做决策。 2、数据中台 由于企业不同部门业务不同等的差异，采用的数据处理系统或框架也可能不一样。这样导致企业各部门或不同的系统数据相互独立、隔离，不能实现企业数据真正的互通、互融，使得数据的整体价值难以更好的体现。 互联网行业的人一般都听说过前端和后端（或称前台、后台），中台是什么？ 3、数据采集： 数据通常来自于企业内部或外部，企业内部数据可以直接从系统获得，外部数据则需要购买，或者通过爬虫等数据采集工具采集； 4、数据处理： 获取到的数据往往会包含一些干扰数据、不完整数据，因此一般需要对数据做相应的处理； 5、数据建模： 不同的业务对数据的需求不同，根据相关业务或战略需求建立相应的数据模型，有针对性进行主题分析； 6、数据分析： 根据模型中要分析或计算的指标，采用相应的分析方法进行数据分析，得出目标分析结果； 7、数据可视化： 将数据分析结果进行可视化展示，使其更加方便业务人员或决策者理解。 第一阶段：Excel数据分析 每一位数据分析师都脱离不开Excel。 它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。 对于没有经验的你，Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。 第二阶段：SQL数据库语言 作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。 DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。 会在招聘条件中，越来越多的产品和运营岗位，将会SQL作为优先的加分项。SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步。 主要了解数据库查询语言，where，group by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。 第三阶段：数据可视化&商业智能 数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。 可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。 数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。 除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看 分析思考能力 特意将分析思考的能力放在了数据分析之前，那是因为不论是业务型还是技术型，数据分析的思维是分析过程中及其重要的一环。在拿到数据之后如何对数据进行分析，使用哪些方法，用什么样的流程等等都需要分析和思考的能力。如果没有这项能力你在拿到数据之后脑子中将是一团乱麻，特别是面对大量无规则数据时。 团队沟通 数据获取和协商处理：在获取和处理数据时，需要与技术团队（如数据库管理员、数据工程师等）沟通。如果数据分析师需要特定格式的数据，或者在数据提取过程中遇到问题（如数据缺失、数据格式错误等），就需要清晰地向技术团队表达问题所在并共同寻找解决方案。例如，数据分析师可能需要从海量的日志文件中提取特定时间段的用户行为数据，要向技术人员说明数据的筛选条件、时间范围以及期望的输出格式等。 算法模型沟通：当涉及到复杂的数据分析算法和模型开发时，要与技术团队共同探讨其可行性和优化方向。例如，在构建预测模型时，数据分析师和技术团队需要讨论是采用线性回归模型还是更复杂的神经网络模型，要从数据特点、计算资源、预测精度要求等多方面进行交流。 明确自己的优势与劣势 知道自己擅长什么和不擅长什么这点也很重要，比如你擅长逻辑推理和分析，不擅长编程和研究，那你就去做偏业务方向的数据分析，相反你就应该去做数据挖掘，因为去做自己不擅长和不感兴趣的工作往往是痛苦的，一般结局也不会特别好。 如果你平时是一个比较感性的人，不喜欢和数据打交道，也不喜欢学习，同时数理基础也不太好，我建议你谨慎选择数据分析，因为大概率你会半途而废，即使勉强坚持着，过程也会比较难受。建议最好能通过SWOT分析。了解自己从事数据分析的优势、劣势、机会与挑战，这其中具体包括学历，专业，年龄，工作经验，性格，爱好，特长等，如果优势大于劣势，机会大于挑战，那么你可以毫不犹豫地去准备从事数据分析的工作，如果不是，请你考虑其他工作。