数分学习方法

数分这个岗位最近异常的火热,个人感觉和前两年的Python有过之而不及,目前自己也在转行中,一直在学习中,不由想起来之前,我从电气工程转到Python开发的过往,没有什么是不可能的。所以,对于那些和我一样想要入门或者转行数据分析岗位的伙伴,我还是希望能够提高大家转行和学习的自信心,快速入门也不是没有可能的。

① 应该具备的技能:

Excel、PPT、MySQL、Python、BI可视化、Hive

必须要掌握的 Excel、PPT、MySQL

Excel基本的查找?筛选、简单计算要会;重点函数,vlookup等必须要会;数据透视表,这是数据分析神器,必须要掌握;基本的绘图方法,必须要会。

PPT数据分析报告的展现工作,重要程度不言而喻

MySQL数据存储,公司的数据数据一般的存储就是 SQL,且面试中,只要有笔试,必有SQL,没有别的学习技巧,就是练习,我在这也推荐几个网站,基础的语法可以在

https://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html 菜鸟教程,基础语法

http://xuesql.cn/ 自学SQL,基础语法+线上练习,不过20章之后要收费

https://www.nowcoder.com/ 牛客网

Python中的数分三剑客 Numpy、Pandas、Matplotlib数据处理、可视化,不过作为进阶工具,前期入坑可以先放一放

BI可视化tableau、quickbi 、神策等,可以在后期入手学习,前面入坑还是先学习excel就够了

Hive有的公司数据量大,会用到,所以要了解

学习建议掌握20%的常用功能,就可以解决工作中80%的问题,学习SQL最简单最粗暴的方法就是刷题,学习、实践、迭代优化。学习Python,实践很重要很重要。找一本浅显易懂的教程,先把基础语法学会。然后找一些实际的问题或者项目,来实践。最后,一定要把学到的东西,应用在工作中,并持续的运用它。

② 数分中方法论的学习

数据分析出了上述所说的技能,还需要一些分析方法,理论知识等,比如统计学。

统计学,总体、抽样、概率、均值、方差、标准差、正态分布、抽样分布、假设检验、参数估计和相关/回归分析等基本概念和方法论必须要会。

分析方法,掌握横向对比、纵向对比、下钻分析(维度拆解)、经典分析方法论(5W2H、AARRR模型、RFM模型、杜邦分析法、波士顿矩阵)等基础方法。

学习建议:这是理论知识,选择一本基础教材,从头到尾的学习一遍。可以找一些相关书籍学习,比如《白话统计学》、《谁说菜鸟不会数据分析》、《人人都会数据分析》、《精益数据分析》等。以上基本工具、知识和方法论掌握了,你就可以选择自己感兴趣的行业,学习行业的相关知识和术语,了解行业的业务运转逻辑。

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