“They are half hacker, half analyst, they use data to build products and find insights.”“他們一半是黑客须喂，一半是分析師吁断，他們用數(shù)據(jù)來做產(chǎn)品、提出新見解“
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當(dāng)上司需要你出本月業(yè)務(wù)報(bào)表并加以分析時(shí)坞生，你是否一個(gè)頭兩個(gè)大仔役！
當(dāng)月末來臨，又到業(yè)績匯報(bào)時(shí)是己，是不是覺得面對一大堆數(shù)據(jù)無從下手又兵！
這個(gè)月因?yàn)闃I(yè)績數(shù)據(jù)分析整理問題，又被老板臭罵了一頓......卒废！
其實(shí)沛厨，數(shù)據(jù)分析并沒那么難！
具備一些數(shù)據(jù)分析師的基本素養(yǎng)就能運(yùn)籌帷幄摔认，讓你的上司刮目相看了逆皮！
那么，數(shù)據(jù)分析師是怎樣一個(gè)崗位参袱，需要具備哪些基本素養(yǎng)呢电谣。
一張圖讓你快速了解秽梅！
靈魂|業(yè)務(wù)至上，用數(shù)據(jù)說話辰企，對數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)
現(xiàn)在有很多文章介紹如何快速成為數(shù)據(jù)分析師风纠，提升數(shù)據(jù)分析技能，但往往忽視了一個(gè)最重要的前提——理解業(yè)務(wù)牢贸。
業(yè)務(wù)如同數(shù)據(jù)分析的敲門磚，沒有了業(yè)務(wù)基石的底層搭建镐捧，數(shù)據(jù)分析終究是空中樓閣潜索，就像一個(gè)沒有靈魂的行尸走肉。只有深刻理解業(yè)務(wù)邏輯懂酱，數(shù)據(jù)分析師才能讀懂?dāng)?shù)據(jù)的前世今生竹习。每一個(gè)數(shù)字都有其商業(yè)邏輯，數(shù)據(jù)分析師不是數(shù)據(jù)搬運(yùn)工列牺，需要解析數(shù)據(jù)背后的邏輯整陌，與業(yè)務(wù)部門深入溝通，基于業(yè)務(wù)瞎领，指導(dǎo)業(yè)務(wù)泌辫。
而當(dāng)你深刻理解了業(yè)務(wù)邏輯，一個(gè)新的世界驟然開朗九默，在這個(gè)只屬于你的數(shù)據(jù)王國里震放，每一個(gè)數(shù)字、每一個(gè)規(guī)則和元素都在與你傾訴其商業(yè)邏輯驼修，接下來就可以輕松進(jìn)行業(yè)務(wù)梳理殿遂，進(jìn)而將業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)方法以及業(yè)務(wù)效果評估方式一網(wǎng)打盡，最后用思維導(dǎo)圖乙各、visio 畫出業(yè)務(wù)流程墨礁，并進(jìn)行后續(xù)優(yōu)化。
當(dāng)然耳峦，提升業(yè)務(wù)理解能力并非一朝一夕的事恩静，需要不斷的積累理論知識(shí)和工作實(shí)踐。
1妇萄、多充電：閱讀相關(guān)行業(yè)的經(jīng)典書籍蜕企、典型案例是很有幫助的，比如《基業(yè)成長》冠句、“啤酒與尿布”等轻掩。這會(huì)使你的分析少走彎路！
2懦底、多溝通：“紙上得來終覺淺唇牧，絕知此事要躬行”, 一定要去業(yè)務(wù)崗調(diào)研罕扎，向各部門資深同事請教，和產(chǎn)品業(yè)務(wù)相關(guān)的技術(shù)同事溝通丐重，建立自己的數(shù)據(jù)分析思維和邏輯腔召，以便事半功倍。
3扮惦、多接觸產(chǎn)品：只有站在用戶的角度臀蛛，體驗(yàn)和了解了產(chǎn)品，才能在分析時(shí)有更直觀的思考和總結(jié)崖蜜。
心法|分析邏輯訓(xùn)練
學(xué)武精要在于先悟心法浊仆，再練招式。在此小編要告訴大家的要領(lǐng)便是——基礎(chǔ)理論豫领。
統(tǒng)計(jì)學(xué)抡柿、經(jīng)典分析模型的熟知了解，可以幫助數(shù)據(jù)分析師在接到任務(wù)時(shí)快速識(shí)別用哪套框架等恐、哪些維度分析數(shù)據(jù)洲劣，并能進(jìn)行靈活調(diào)整。
簡單的統(tǒng)計(jì)學(xué)课蔬、概率論囱稽，高中基本都學(xué)過。如果沒有购笆，書店也有一些很好的教材粗悯，可以買來看看，自學(xué)是分析師的必備技能同欠。統(tǒng)計(jì)知識(shí)常用的有描述性統(tǒng)計(jì)样傍、假設(shè)檢驗(yàn)、貝葉斯铺遂、極大似然法衫哥、回歸（特別是廣義線性回歸）、主成分分析襟锐、時(shí)間序列等撤逢。
分析框架常用的如SWOT分析、5W2H粮坞、4P理論蚊荣、SMART原則、杜邦分析等莫杈，了解學(xué)習(xí)這些經(jīng)典模型互例，并結(jié)合實(shí)際工作，有助于分析思維的訓(xùn)練筝闹，形成自己的分析思路和方法媳叨，實(shí)際應(yīng)用中便能快速搭建分析體系腥光。每一種方法論都各有其優(yōu)缺點(diǎn)，融會(huì)貫通糊秆，根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整武福，這是一個(gè)漸進(jìn)的學(xué)習(xí)過程。
武器/招式|掌握基本的數(shù)據(jù)分析工具
“工欲善其事痘番，必先利其器”捉片，數(shù)據(jù)分析是一個(gè)從提取到呈現(xiàn)的過程，因此每個(gè)部分用到的工具是不一樣的夫偶，而且程度也有深淺之分界睁。每個(gè)工具都有它的優(yōu)勢和缺點(diǎn)，比如excel 靈活簡便兵拢，但卻操作不了大量數(shù)據(jù)。所以逾礁，學(xué)習(xí)了解多種分析工具说铃，是數(shù)據(jù)分析師必備殺手锏。
下面簡要介紹幾類數(shù)據(jù)分析工具：
1嘹履、Excel(公式函數(shù)腻扇、數(shù)據(jù)透視表、圖表必須砾嫉，VBA加分)幼苛、PPT是基礎(chǔ)技能，電腦基本配備焕刮，且現(xiàn)在office2016已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了很多復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析舶沿，畫出的圖型也越來越精美。
2配并、各類關(guān)系型數(shù)據(jù)庫大同小異括荡，熟練SQL語言，會(huì)增刪改查溉旋。有需要的話可加深對Hive畸冲、NoSQL的學(xué)習(xí)了解。
3观腊、數(shù)據(jù)可視化工具有很多邑闲，如tableau、FineReport梧油、 plot.ly苫耸、echarts.js；R里面的ggplot婶溯、ggvis鲸阔；Python里的bokeh偷霉、matplotlib、seaborn等將是你愛不釋手的利器褐筛！
4类少、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法模型，如聚類渔扎、回歸硫狞、隨機(jī)森林、貝葉斯晃痴，在R残吩、Python里都可以實(shí)現(xiàn)。
“磨刀不誤砍柴工”倘核，隨著技術(shù)的發(fā)展泣侮，市場上也出現(xiàn)了很多新工具。數(shù)據(jù)分析師需要時(shí)常更新自己的工具庫紧唱，如果能精通某幾門工具活尊，也能成為大師級的人物！
血肉|全面的知識(shí)體系
熟知并掌握了前面的相關(guān)知識(shí)漏益，相信你已經(jīng)輕松邁入了分析師的大門蛹锰，但數(shù)據(jù)分析師要走的路，遠(yuǎn)不止這些绰疤！
若要在這方面有所建樹铜犬，必須全面的掌握相關(guān)知識(shí)體系。因此，經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)抠忘、心理學(xué)陆蟆、政治學(xué)的涉獵，將幫助你更好地理解所在的行業(yè)，也能更好地將數(shù)據(jù)背后的故事講述得有血有肉。
最后，小編覺得呐粘，一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，需要懂業(yè)務(wù)转捕，會(huì)編程作岖，有邏輯，用技術(shù)手段呈現(xiàn)數(shù)據(jù)報(bào)告五芝，最終能將數(shù)據(jù)背后的故事以最簡單有效的方式呈現(xiàn)給別人痘儡。
所以，你懂了嗎枢步？
但依然會(huì)有人質(zhì)疑：道理我都懂沉删，可還是分析不好數(shù)據(jù)渐尿？
那么小編將使出渾身解數(shù)，良心推薦一個(gè)包治百病的數(shù)據(jù)人圈子群矾瑰，wx搜一搜哦砖茸，你需要的他們都有！如有更多問題寶原科技為您解答殴穴。
