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如何七周成为数据分析师
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新手入门

写这个系列,是希望在当初知乎某一个回答的基础上,单独完善出针对互联网产品和运营们的教程。不论对数据分析或数据运营,我都希望它是一篇足够好的教材。

得承认我有标题党之嫌,更准确说,这是一份七周的互联网数据分析能力养成提纲。


我会按照提纲针对性的增加互联网侧的内容,比如网站分析,用户行为序列等。我也不想留于表面,而是系统性讲述。比如什么是产品埋点?在获得埋点数据后,怎么利用Python / Pandas的shift ( )函数将其清洗为用户行为session,进而计算出用户在各页面的停留时间,后续如何转换成统计宽表,如何以此建立用户标签等。


这是一份入门到熟练的指南,并不包含数据挖掘等高阶内容。可也足够让产品和运营们获得进步。


还有一点要(悲伤地)注明,这是七周的学习时间,不是我用七周就能写完。具体时间我也不知道,幸好我从没公布微信号,你们追杀不到我 (。・`ω´・)


————————



第一周:Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜,你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup,所以有必要讲下。

重点是了解各种函数,包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。


Excel函数不需要学全,重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。

我认为掌握vlookup和数据透视表足够,是最具性价比的两个技巧。

学会vlookup,SQL中的join,Python中的merge很容易理解。

学会数据透视表,SQL中的group,Python中的pivot_table也是同理。

这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,80%的办公室白领都能秒杀。

Excel是熟能生巧,多找练习题。还有需要养成好习惯,不要合并单元格,不要过于花哨。表格按照原始数据(sheet1)、加工数据(sheet2),图表(sheet3)的类型管理。


下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。


了解单元格格式,后期的数据类型包括各类timestamp,date,string,int,bigint,char,factor,float等。


了解数组,以及怎么用(excel的数组挺难用),Python和R也会涉及到 list。


了解函数和参数,当进阶为编程型的数据分析师时,会让你更快的掌握。


了解中文编码,UTF8和ASCII,包括CSV的delimiter等,以后你会回来感谢我的。


这一周的内容我会拆分成两部分:函数篇和技巧篇。


这是一道练习题,我给你1000个身份证号码,告诉我里面有多少男女,各省市人口的分布,这些人的年龄和星座。如果能完成上述过程,那么这一周就直接略过吧。(身份证号码规律可以网上搜索)


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第二周:数据可视化

数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据观察数据。

数据分析的最终都是要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果,那么分析也不会被改进和优化,不落地的数据分析价值又在哪里?

首先要了解常用的图表:


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Excel的图表可以100%完成上面的图形要求,但这只是基础。后续的进阶可视化,势必要用到编程绘制。为什么?比如常见的多元分析,你能用Excel很轻松的完成?但是在IPython只需要一行代码。


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其次掌握BI,下图是微软的BI。


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BI(商业智能)和图表的区别在于BI擅长交互和报表,更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。


BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作,推动全部门的数据意识,另外降低其他部门的数据需求(万恶的导数据)。


BI市面上的产品很多,基本都是建立仪表盘Dashboard,通过维度的联动和钻取,获得可视化的分析。

最后需要学习可视化和信息图的制作。


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这是安(装)身(逼)立(加)命(薪)之本。这和数据本事没有多大关系,更看重审美、解读、PPT、信息化的能力。但值得花一点时间去学习。


数据可视化的学习就是三个过程,了解数据(图表),整合数据(BI),展示数据(信息化)。


第三周:分析思维的训练

这周轻松一下,学学理论知识。

好的数据分析首先要有结构化的思维,也就是我们俗称的金字塔思维。思维导图是必备的工具。

之后再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。

分析也是有框架和方法论的,我会主要围绕三个要点展开:

一个业务没有指标,则不能增长和分析;

好的指标应该是比率或比例;

好的分析应该对比或关联。

举一个例子:我告诉你一家超市今天有1000人的客流量,你会怎么分析?

这1000人的数量,和附近其他超市比是多是少?(对比)

这1000人的数量比昨天多还是少?(对比)

1000人有多少产生了实际购买?(转化比例)

路过超市,超市外的人流是多少?(转化比例)

这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人,是看不出分析不出任何结果。


优秀的数据分析师会拷问别人的数据,而他本身的分析也是经得起拷问,这就是分析思维能力。需要确切明白的是,一周时间锻炼不出数据思维,只能做到了解。数据思维是不断练习的结果,我只是尽量缩短这个过程。


第四周:数据库学习

Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模,数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。


越来越多的产品和运营岗位,会在招聘条件中,将会SQL作为优先的加分项。


SQL是数据分析的核心技能之一,从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。


学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。

主要了解where,group by,order by,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,left join,limit,and和or的逻辑,时间转换函数等。

如果想要跟进一步,可以学习row_number,substr,convert,contact等。另外不同数据平台的函数会有差异,例如Presto和phpMyAdmin。

再有点追求,就去了解Explain优化,了解SQL的工作原理,了解数据类型,了解IO。以后就可以和技术研发们谈笑风生,毕竟将“这里有bug”的说话,换成“这块的数据死锁了”,逼格大大的不同。

SQL的学习主要是多练,网上寻找相关的练习题,刷一遍就差不多了。



第五周:统计知识学习

很遗憾,统计知识也是我薄弱的地方,可这是数据分析的基础。


我看过很多产品和运营相关的数据分析文章,没有多少提及统计知识。这是不严谨的。


比如产品的AB测试,如果产品经理并不清楚置信度的含义和概念,那么好的效果并不意味着真正的好。尤其是5%这种非显著的提高。


比如运营一次活动,运营若不了解检验相关的概念,那么如何去判别活动在数据上是有效果还是没有效果?别说平均数。


再讨论一下经典的概率问题,如果一个人获流感,实验结果为阳性的概率为90%;如果没有获流感,实验结果为阳性的概率为9%。现在这个人检验结果为阳性,他有多少几率是得了流感?


如果你觉得几率有50%、60%、70%等等,那么都犯了直觉性的错误。它还和得病的基础概率有关。


统计知识会教我们以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》,那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。


我们需要花一周的时间掌握描述性统计,包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。


不需要学习更高阶的统计知识,谁让我们是速成呢。只要做到不会被数据欺骗,不犯错误就好。

以Excel的分析工具库举例(图片网上找来)。在初级的统计学习中,需要了解列1的各名词含义,而不是停留在平均数这个基础上。


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第六周:业务知识(用户行为、产品、运营)

这一周需要了解业务。对于数据分析师来说,业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾,业务学习没有捷径。

我举一个数据沙龙上的例子,一家O2O配送公司发现在重庆地区,外卖员的送货效率低于其他城市,导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因,都没有找出来问题。后来在访谈中发觉,因为重庆是山城,路面高低落差比较夸张,很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。

这个案例中,我们只知道送货员的送货水平距离,即POI数据,根本不可能知道垂直距离的数据。这就是数据的局限,也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对业务市场的了解是数据分析在工作经验上最大的优势之一。不同行业领域的业务知识都不一样,我就不献丑了。在互联网行业,有几个宽泛的业务数据需要了解。

产品数据分析,以经典的AAARR框架学习,了解活跃留存的指标和概念(这些内容,我的历史文章已经涉及了部分)。


并且数据分析师需要知道如何用SQL计算。因为在实际的分析过程中,留存只是一个指标,通过userId 关联和拆分才是常见的分析策略。


网站数据分析,可以抽象吃一个哲学问题:
用户从哪里来(SEO/SEM),用户到哪里去(访问路径),用户是谁(用户画像/用户行为路径)。


虽然网站已经不是互联网的主流,但现在有很多APP+Web的复合框架,朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。


用户数据分析,这是数据化运营的一种应用。


在产品早期,可以通过埋点计算转化率,利用AB测试达到快速迭代的目的,在积累到用户量的后期,利用埋点去分析用户行为,并且以此建立用户分层用户画像等。


例如用贝叶斯算法计算用户的性别概率,用K聚类算法划分用户的群体,用行为数据作为特征建立响应模型等。不过快速入门不需要掌握这些,只需要有一个大概的框架概念。


除了业务知识,业务层面的沟通也很重要。在业务线足够长的时候,我不止一次遇到产品和运营没有掌握所有的业务要点,尤其涉及跨部门的分析。良好的业务沟通能力是数据分析的基础能力。


第七周:Python/R 学习

终于到第七周,也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。

是否具备编程能力,是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘,爬虫,可视化报表都需要用到编程能力(例如上文的多元散点图)。掌握一门优秀的编程语言,可以让数据分析师事半功倍,升职加薪,迎娶白富美。

以时下最热门的R语言和Python为学习支线,速成只要学习一条。

我刚好两类都学过。R的优点是统计学家编写的,缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用,绘图,分析的前验性论证,R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮,学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言,适用性强,可以将各类分析的过程脚本化。Pandas,SKLearn等各包也已经追平R。

学习R,需要了解数据结构(matrix,array,data.frame,list等)、数据读取,图形绘制( ggplot2)、数据操作、统计函数(mean,median,sd,var,scale等)。高阶的统计暂时不用去涉及,这是后续的学习任务。


R语言的开发环境建议用RStudio。


学习Python有很多分支,我们专注数据分析这块。需要了解调用包、函数、数据类型(list,tuple,dict),条件判断,迭代等。高阶的Numpy和Pandas在有精力的情况下涉及。

Python的开发环境建议Anaconda,可以规避掉环境变量、包安装等大部分新手问题。Mac自带Python2.7,但现在Python 3已经比几年前成熟,没有编码问题,就不要抱成守旧了。


对于没有技术基础的运营和产品,第七周最吃力,虽然SQL+Excel足够应付入门级数据分析,但是涉及到循环迭代、多元图表的分析部分,复杂度就呈几何上升。更遑论数据挖掘这种高阶玩法。


我也相信,未来了解数据挖掘的产品和运营会有极强的竞争力。


————


到这里,刚刚好是七周。如果还需要第八周+,则是把上面的巩固和融会贯通,毕竟这只是目的性极强的速成,是开始,而不是数据分析的毕业典礼。


最后还需要补充,如果希望数据分析能力更近一步,或者成为优秀的数据分析师,每一周的内容都能继续学习至精通。实际上,业务知识、统计知识仅靠两周是非常不牢固的。


再往后的学习,会有许多分支。比如偏策划的数据产品经理,比如偏统计的机器学习,比如偏商业的市场分析师,比如偏工程的大数据工程师。


之后,我会把每一周要点再单独用文章写出来。


End.


作者:秦路(中国统计网特邀认证作者)


本文为中国统计网原创文章,需要转载请联系中国统计网(小编微信:itongjilove),转载时请注明作者及出处,并保留本文链接。

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