每时每刻,我们都在产生大量的数据:微信聊天、地铁刷卡、 银行存储…据IDC发布的《数据时代2025》报告显示, 全球每年产生的数据量将从2018年的33ZB增长到175ZB, 以数据为中心的数字经济时代已经来临, 如何掘金堪比石油的数据是所有个人、企业和国家的机遇和挑战。数据分析如今已经逐渐成为一个热门职位,越来越多的人想要成为数据分析师。
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《数据分析入门》
MagicBI建议想要快速入门数据分析的伙伴主要把精力放在数据分析的思维、业务知识的熟悉与梳理、通用能力。
首先,是数据分析思维,因为思维决定上限,我们需要转变思维,锻炼以及培养数据分析思维。
在数据分析相关的职位里经常会写这么一条招聘要求「具备数据分析思维」。在工作或者面试中,会经常听到分析思维、分析思路、分析方法。
其次,要对业务知识的熟悉与梳理。
数据分析是用来解决具体行业问题的,需要从业务的角度出发,了解各个指标,以及每个指标之间的关系,还需要联系业务去理解数据。
再者,就是通用能力。包括 PPT 制作分析报告、沟通能力。

数据分析思维的培养,首先要清楚数据分析的步骤:
1、明确分析的目的,提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么,才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的指引方向。
2、数据采集。收集原始数据,数据来源可能是丰富多样的,一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码,或者使用第三方的数据统计工具。
3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工,主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
4、数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式,在数据之中发现新的特征,对整个数据集有个全面认识,以便后续选择何种分析策略。
5、分析数据。数据整理完毕,就要对数据进行综合分析和相关分析,需要对产品、业务、技术等了如指掌才行,常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具,专业数据分析工具有FineBI、Python等。
6、得到可视化结果。借助可视化数据,能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议,比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等,同时也可以使用报告等形式与他人交流。
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