「excel」写给新手小白的数据分析入门指南，从思维、方法到实践
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从我的数据分析课程开讲以来 ， 收到了不少朋友的问题：我是做运营的想入门数据分析应该怎么学？新手做数据分析有哪些好用的工具？会用Excel但是做分析总是没思路怎么办？做数据分析有哪些方法......等等一系列的问题 ， 今天我就用这篇文章统一回答关于数据分析入门的问题
数据分析是什么？很多人都没有搞懂数据分析是什么 ， 包括一些公司和企业也没搞清楚数据分析的定义 。 经常听到有人说投了数据分析的岗位 ， 结果入职之后每天干的活就是取数给业务用 ， 感觉自己就像个取数机 。 这样的工作根本不能叫做数据分析 。
什么是数据分析 ， 用我自己的话来说就是针对某个问题 ， 将获取后的数据用分析手段加以处理 ， 并发现业务价值的过程 。 这一句话也基本涵盖了数据分析的流程：目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现
数据分析需要哪些能力数据分析师需要会哪些技能 ， 围绕上面数据分析的基本流程 ， 我把数据分析师的能力分为这样三大部分：基础知识、工具技能、分析方法与思维 ， 以下师数据分析的技能大纲 ， 图中标记了能力等级 ， 大家根据自己的情况对应学习：
数据分析基础知识数据分析理论知识这方面 ， 需要掌握是统计学和机器学习相关知识 。
1、统计学
毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂 。 判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是 ， 看他对统计规律的敏感度 。 这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发 ， 到基本的统计分析（T 检验、方差分析等） ， 最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等） ， 学习数据分析背后的逻辑 ， 掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题 。
推荐书籍：《深入浅出数据分析》、《统计学习方法》李航
《深入浅出数据分析》这本书非常推荐作为小白的入门书籍 ， 特别是之前没有接触过数据分析的 。 特点和书名一样深入浅出 ， 而且图多 。 里面没有那么多公式和理论 ， 但其中对于统计的基本原理以及统计问题的来源场景介绍的非常通透 ， 非常符合深入浅出系列定位 。 如果有之前有一定基础 ， 建议略过 。
2、机器学习
对于想要进阶成为高级数据分析师的朋友来说 ， 就要掌握机器学习相关的知识：
特征工程的基础：如何统计数据特征、选用不同的特征 ， 做模型的优化；
基本的分类算法：决策树、随机森林等；
基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等
机器学习相关的知识学习成本会比较高 ， 对某些同学来说可能会有一定难度 ， 但对于业务型数据分析师来说 ， 一般不会要求你去推导算法公式 ， 能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了 。
推荐学习书籍：《机器学习》周志华 ， 网上也有不少学习视频 ， 入门的话我推荐吴恩达的coursera机器学习课 ，
数据分析工具学习1、PPT
为什么把PPT放在第一 ， 原因很简单 ， 我们做数据分析的目的是什么？当然是为了展示给客户、上级 ， 供他们做决策 。 所以PPT作为主流汇报、展示工具 ， 是将分析关键结果传递给其他的重要手段 。 学好PPT可以提升沟通和消息传递效率 ， 也是数据分析师必备的技能 ， 具体学习书目我就不做推荐了 。
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