在當前的大數據時代背景下，數據分析師的發展前景是比較廣闊的，未來傳統行業也會釋放出大量的數據分析崗位。很多人一直想入門數據分析卻不知怎麼學，今天就給大家介紹一下。
一、數據分析是什麼？
很多人都沒有搞懂數據分析是什麼，有人從事數據分析工作每天干的活就是取數給業務用，感覺自己就像個取數機。這樣的工作根本不能叫做數據分析。什麼是數據分析，概括來說就是針對某個問題，將獲取後的數據用分析手段加以處理，並發現業務價值 的過程。這一句話也基本涵蓋了數據分析的流程：目標確定——數據獲取、清洗、整理——數據分析——結果呈現
二、數據分析需要哪些能力？
數據分析師需要會哪些技能，圍繞上面數據分析的基本流程，我把數據分析師的能力分為這樣三大部分：基礎知識、工具技能、分析方法與思維。以下是數據分析的技能大綱，圖中標記了能力等級，大家根據自己的情況對應學習：
三、數據分析基礎知識
數據分析理論知識這方面，需要掌握是數學統計學和機器學習相關知識。
第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備算法設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的，數學是最基礎的這裡不再說明。
1、統計學
統計學是整個數據分析的靈魂。判別一個數據分析師強弱的一個重要方法就是，看他對統計規律的敏感度。這裡我們需要從基礎的統計理論(描述性統計、區間估計、假設檢驗等)出發，到基本的統計分析（T 檢驗、方差分析等），最後到商業常用的模型（迴歸分析、方差分析等），學習數據分析背後的邏輯，掌握實用統計學的概念和會利用統計的思維去思考問題。
推薦書籍：《深入淺出數據分析》、《統計學習方法》李航《深入淺出數據分析》
2、機器學習
對於想要進階成為高級數據分析師的朋友來說，就要掌握機器學習相關的知識：
特徵工程的基礎：如何統計數據特徵、選用不同的特徵，做模型的優化；
基本的分類算法：決策樹、隨機森林等；
基本的聚類算法、數據挖掘、常見的機器學習算法
機器學習相關的知識學習成本會比較高，對某些同學來說可能會有一定難度，但對於業務型數據分析師來說，一般不會要求你去推導算法公式，能做到明白不同算法的適用場景、優缺點、原理大概懂就基本可以了。
推薦學習書籍：《機器學習》周志華
四、數據分析工具學習
1、PPT
為什麼把PPT放在第一，原因很簡單，我們做數據分析的目的是什麼？當然是為了展示給客戶、上級，供他們做決策。所以PPT作為主流彙報、展示工具，是將分析關鍵結果傳遞給其他的重要手段。學好PPT可以提升溝通和消息傳遞效率，也是數據分析師必備的技能，具體學習書目我就不做推薦了。
2、EXCEL
EXCEL應該是數據分析師最常用的統計分析工具了，原因是因為方便，所見即所得，而且具有方便的可視化功能。應該說只有學會了Vlookup，數據透視和基本公式才算EXCEL入門，其次EXCEL最大的驚喜是數據可視化，擁有大量的圖表模板，可以減輕我們很多工作。
推薦《誰說菜鳥不會數據分析》
3、ACCESS
為什麼把ACCESS作為中級數據分析師必備技能，原因很簡單，當數據太大，EXCEL又處理不了，又沒有很強的編程基礎怎麼辦？ACCESS的優勢就體現出來了，它可以在不用掌握很高深編程語言的條件下，處理Excel所不能承載的大存儲量的數據原始文件，速度奇快，且易學易用。
推薦《表哥的Access入門》
4、SQL
作為數據分析人員，要想獲取數據，肯定就要和數據庫打交道，因此sql肯定是要掌握的，在招聘要求中，sql也是很多數據分析崗位的能力要求之一。學習SQL最快的方法是能自己下載數據庫管理工具，找些數據練習，主要了解一些數據庫查詢語言，where，group by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的邏輯，時間轉換函數等。
推薦《MYSQL必知必會》
5、Python
Python作為目前最火的編程軟件之一，確實在數據分析、數據挖掘上有著獨特優勢。是否具備編程能力，也是初級數據分析和高級數據分析的分水嶺。
看起來要學習的內容挺多的，但其實python最大的優勢就是語言簡約，非常易於讀寫，如果之前有一定的編程基礎，上手很快。
推薦書籍《Python編程快速上手》
6、商業數據分析軟件
excel做數據分析難以解決大數據量的問題，對沒有編程基礎的人來說上手python又比較難，這時候可以選擇利用數據分析軟件來做數據分析，現在市場上的數據分析軟件基本都涵蓋來數據採集、處理、分析到可視化展現的過程，操作簡單，可視化效果很棒，比較適合新手入門。比較好用的有FineBI、tableau 等等
五、數據分析方法
學習數據分析肯定有人上網百度了不少數據分析方法，什麼漏斗分析法，PEST，SWOT模型、杜邦分析法等等。並且由於不同版本的演繹，造成了分析方法種類繁多，令人眼花繚亂，關於分析方法值得一說的就是一定要結合行業特點，特別是對業務的掌握，這樣才能事半功倍。下面簡單列幾個比較通用的分析方法：
1、對比分析法
對比分析法常用的基礎分析方法，雖然方法特別簡單，但幾乎所有的分析報告中，都會採取對比分析方法。比如去年同期相比、上個月環比、目標和實際達成相比、各個部門和業務線相比、行業內競品比較、營銷效果對比，等等。這裡需要注意的是我們不管是橫向比較還是縱向比較，比較的雙方一定要有可比性，並且在同一個維度、粒度上去比較，要不是毫無意義的。
2、5W2H分析法
這個方法主要應用於用戶行為研究和專項問題分析，從時間、地點、人物、事情、原因、方式、價格等7個方面對一個問題進行刻畫研究。
3、SWOT
明確資源優勢(Strengths)、競爭劣勢(Weaknesses)、外部環境變化帶來的機會（Opportunities）和威脅（Threats）等，將這些因素有機結合起來，以此確定企業經營戰略。
4、PEST
從政治（Politics）、經濟（Economics）、社會（Society）、技術（Technology）4個視角分析外部環境。
5、杜邦分析法
杜邦分析法是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。其基本思想是將企業淨資產收益率逐級分解為多項財務比率乘積，這樣有助於深入分析比較企業經營業績。
六、數據分析思維
分析思維是數據分析師最最核心的競爭力，上面所學習的python、sql、機器學習知識等都是在工具層面，要想使用好他們，還需要分析思維的駕馭。對於分析思維的學習，建議新人也是從讀書開始，推薦的書包括：
數據分析類
《精益數據分析》、《增長黑客》、《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》、《數據挖掘與數據化運營實戰 思路、方法、技巧與應用》
產品思維類
推薦《從點子到產品：產品經理的價值觀與方法論》、《俞軍產品方法論》、《產品思維》
邏輯思維類
推薦《金字塔原理》、《學會提問》、《麥肯錫思維》
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