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如何提升數據分析能力

時間：2022-07-02 15:41:23 科普知識我要投稿

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如何提升數據分析能力范文

　　業務篇

　　1.業務為核心，數據為王

　　了解整個產業鏈的結構

　　制定好業務的發展規劃

　　了解衡量的核心指標

　　有了數據必須和業務結合才有效果。

　　需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然后根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最后一步詳細的列出數據核心指標（KPI），并且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。

　　2.思考指標現狀，發現多維規律

　　熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對

　　比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間

　　拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果

　　爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘

　　業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要借助技術、工具、機器。而感覺的培養，由于每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。

　　3.規律驗證，經驗總結

　　發現了規律之后不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。

　　技能篇

　　1.Excel是否精鉆？

　　除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel里面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。

　　2.你需要更懂數據庫

　　常用的數據庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對于數據庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對于大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網絡流量、提高數據庫的安全性是非常有必要的。

　　3.掌握數據整理、可視化和報表制作

　　數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，方便業務方快速分析數據并定位具體問題，實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.

　　如果常用excel，那需要用PPT展示，這項技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業上下建立一套系統，通過權限的分配讓不同的人看到權限范圍內的報表。

　　4.多學幾項技能

　　大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的，也就意味著數學知識是重要基礎。尤其是統計學，更是數據分析師的基本功，從數據采集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。

　　現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯網產品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背后的動機。把握了整體方向后，數據分析的過程也就更容易。

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