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如何七周成为数据分析师
头像 秦路 数据分析
数据分析

想要成为数据分析师,最快需要七周?七周信不信?


这是一份数据分析师的入门指南,它包含七周的内容,Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。


每一周的内容,都有两到三篇文章细致讲解,帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系,也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。



第一周:Excel


每一位数据分析师都脱离不开Excel。


它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走,Excel依旧是无可争议的第一工具。


Excel的学习分为两个部分。


掌握各类功能强大的函数,函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入,经过计算和转换输出我们想要的结果。


在SQL,Python以及R中,函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习,因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。


在「数据分析:常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中,介绍了常用的Excel函数。


清洗处理类:trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text


关联匹配类:lookup、vlookup、index、match、row、column、offset


逻辑运算类:if、and、or、is系列


计算统计类:sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round


时间序列类:year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif


搜索能力是掌握Excel的不二窍门,工作中的任何问题都是可以找到答案。


第二部分是Excel中的工具。


在「数据分析:Excel技巧大揭秘」教程,介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具,才让Excel在分析领域经久不衰。


在大数据量的处理上,微软提供了Power系列,它和Excel嵌套,能应付百万级别的数据处理,弥补了Excel的不足。


Excel需要反复练习,实战教程「数据分析:手把手教你Excel实战」,它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习,总结各类函数的使用。


除了上述要点,下面是附加的知识点,铺平数据分析师以后的道路。


了解单元格格式,数据分析师会和各种数据类型打交道,包括各类timestamp,date,string,int,bigint,char,factor,float等。


了解数组,以及相关应用(excel的数组挺难用),Python和R也会涉及到 list,是核心概念之一。


了解函数,深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。


了解中文编码,UTF8、GBK、ASCII,这是数据分析师的坑点之一。



 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。


数据可视化是分析的常用技巧之一,不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。

首先了解常用的图表:


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Excel的图表可以100%绘制上面的图形,但这只是基础。


在「数据可视化:你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表,除了趋势图、直方图,还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。


数据可视化不是图表的美化,而是呈现数据的逻辑之美,是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景,比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表,它并不知名,但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。


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Excel的图表操作很傻瓜化,其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化:教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧,包括配色选取,无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。


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Excel图表的创造力是由人决定的,对数据的理解,观察和认知,以及对可视化的应用,这是一条很长的道路。


图表是单一的,当面板上绘制了多张图表,并且互相间有关联,我们常称之为Dashboard仪表盘。


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上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard,比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。


BI(商业智能)主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表,数据类工作每天都会接触大量数据,并且需要整理汇总,这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成,从数据规整、建模到下载。


另外一种是使用其可视化功能进行分析,它提供比Excel更丰富的交互功能,操作简单,而且美观,如果大家每天作图需要两小时,BI能缩短大半。


在「数据可视化:手把手打造BI」教程中,以微软的PowerBI举例,教大家如何读取数据,规整和清洗数据,绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。


BI还有几个核心概念,包括OLAP,数据的联动,钻取,切片等,都是多维分析的技巧,也是分析的核心方法之一。


后续的进阶可视化,将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具,了解技术知识对应用大有帮助。



第三周:数据分析思维

数据分析能力的高低,不以工具和技巧决定,而以分析思维决定。


在一场战争中,士兵装备再好的武装,进行再严苛的训练,若是冲锋的方向错了,那么迎接他们的唯有一败涂地。


分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维,才能使用好数据。


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既然是思维,它就倾向于思考的方式,Excel函数学会了就是学会,分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断,以「我觉得我认为」展开,好的数据分析首先要有结构化的思维。


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麦肯锡是其中领域的佼佼者,创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。


这篇文章简述了该思维的应用,「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考,MECE原则,假设先行,关键驱动等方法论。


除此以外,还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等,这些都是不同领域的框架。框架的经典在于,短时间内指导新人如何去思考,它未必是最好的,但一定是性价比最优的。

数据分析思维,是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式,都需要佐证和证明,数据就是派这个用处的,「不是我觉得,而是数据证明」。


现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话:如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域,就是:如果你不能用指标描述业务,那么你就无法有效增长它。

每一位数据分析师都要有指标体系的概念,报表也好,BI也好,即使机器学习,也是围绕指标体系建立的。


下图就是一个典型的指标体系,描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节,都有数据及指标以查询监控。


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不同业务背景需要的指标体系不同,但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。


数据分析不是一个结果,而是一个过程。几乎所有的分析,最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地,把它转化为成果。


数据分析思维是常年累月养成的习惯,一周时间很难训练出来,但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。


这家商场的人流量是多少?怎么预估?


上海地区的共享单车投放量是多少?怎么预估?


街边口的水果店,每天的销量和利润是多少?怎么预估?


这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法,通过不断地练习,肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。


优秀的数据分析师会拷问别人的数据,而他本身的分析也经得起拷问。



第四周:数据库


Excel很容易遇到瓶颈,随着业务的发展,分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑,超过十万条数据,已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据,这时候就需要学习数据库了。


即使非数据岗位,也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。


很多数据分析师戏称自己是跑SQL的,这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。


教程内容以MySQL为主,这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。


新手首先应该了解表的概念,表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章,包括表、ID索引、以及数据库的安装,数据导入等简单知识。


SQL的应用场景,均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL,从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法,select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。


数据还是分析师薪资数据,它可以和Excel实战篇结合看,不少原理都是相通的。


想要快速掌握,无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题,难度从简单到困难都有。「SQL,从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。


join对新手是一个很绕的概念,教程会从图例讲解,逐步提高难度。从一开始的join关联,到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。


如果想要更进一步,可以学习row_number,substr,convert,contact等函数。不同数据平台的函数会有差异,例如Presto和phpMyAdmin。

再想提高,就去了解Explain优化,了解SQL的工作原理,了解数据类型,了解IO。知道为什么union比or的效率快,这已经和不少程序员并驾齐驱。



第五周:统计学


很多数据分析师并不注重统计学基础。


比如产品的AB测试,如果相关人员不清楚置信度的含义和概念,那么好的效果能意味着好么?如果看待显著性?


比如运营一次活动,若不了解描述统计相关的概念,那么如何判别活动在数据上的效果?可别用平均数。


不了解统计学的数据分析师,往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展,那么统计学更是需要掌握的基础。


统计知识会教大家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。


在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势:描述统计」,会教给大家描述统计中的诸多变量,比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。


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箱线图就是描述统计的大成者,好的分析师一定是惯用箱线图的常客。


第二篇「解锁数据分析的正确姿势:描述统计(2)」将会结合可视化,对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图,掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。


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直方图和箱线图一样,将会是长久伴随分析师的利器。


统计学的一大主要分支是概率论,概率是度量一件事发生的可能性,它是介于0到1之间的数值。很多事情,都可以用概率论解释,「概率论的入门指南」和「读了本文,你就懂了概率分布」都是对其的讲解。


包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实,那是无根之木,教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解,告诉大家怎么玩。


其实数据分析中,概率应用最广泛和最全面的知识点,就是假设检验,大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好,再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。


何为假设检验?假设检验是对预设条件的估计,通过样本数据对假设的真伪进行判断。


产品改版了,用户究竟喜不喜欢?调研的评分下降了,这是用户的评价降低了,还是正常的数据波动呢?这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。


「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难,通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用,实际公式不需要掌握的多透彻,了解背后的意义更重要。


统计学是一个很广阔的领域,包括方差分析,时间序列等,都有各自不同的应用。大家若感兴趣,可以去阅读各类教材,没错,教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。



第六周: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。

举个例子,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,根本不知道垂直距离。这是数据的局限,也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

业务形态千千万万,数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少,大家可以通过这几篇文章了解。


一篇文章读懂活跃数据

深入浅出,用户生命周期的运营

获取新增用户,运营都应该知道的事

运营的商业逻辑:CAC和CLV

从零开始,构建数据化运营体系

读懂用户运营体系:用户分层和分群

这些都是互联网运营相关的内容,或多或少涉及了不少业务方面的概念,数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。


而在「最用心的运营数据指标解读」中,我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型,它们都是通用的框架。


产品运营模型:以移动端APP为主体,围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播,以及细分指标。


市场营销模型:以传统的市场营销方法论为基底,围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期,生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。


流量模型:从早期的网站分析发展而来,以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。


电商和消费模型:以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存,也包含SKU、SPU等商品概念。


用户行为模型:通过用户在产品功能上的使用,获得精细的人群维度,以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层,还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。


除了上述的几个常见模型,数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM,虽然可以归类到流量模型,但它并不简单。比如财务分析,商业的各种成本支出也需要专人负责。


在业务知识外,业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候,沟通往往成为老大难的问题。


业务学习没有捷径,哪怕掌握了诸多模型,不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识,电子商务不同产品的特性,这些都会影响到分析报告的质量。


在早期,新人最好选择一到两个领域深入了解其业务,然后以此拓展边界。


第七周:Python/R


第七周是最后的学习环节。


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、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言,可以让数据分析师升职加薪,迎娶白富美。

数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。

R的优点是统计学家编写的,缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用,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,可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。


这里的教程以Python为主。

开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境,Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本,不要选择Python2了。


Python的语法相当简洁,大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。


开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构,列表list,元组tuple,以及字典dict。万变不离其宗,掌握这三种数据结构以及相对应的函数,足够应付80%的分析场景。

函数式编程为Python一大特色,Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通,掌握起来非常迅速。另外还有控制流,for、while、if,通常配合函数组合使用。


了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数,丰富的函数虽然能偷懒,但是不少场景下,还是需要自己动手撸一个。


能够调第三方包解决,就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景,而第三方依靠不了,就自己编一个函数。如果是临时性的场景,写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格,所以Python的学习尽量以应用为主,不用像分析师那么严格。


包、模块和类的概念属于进阶知识,不学也不要紧。


Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包,numpy和pandas,其他Python知识可以不扎实,这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。


array,series,dataframe是numpy和pandas的三个数据结构,掌握它们,便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。


用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL,一路走来,大家想必对它无比熟悉,这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能,绘制出一副词云图。



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最后一篇教程,将结合以往的知识点,包括业务指标,可视化,描述统计学等内容。「用Python分析用户消费行为」,完成它,不说登堂入室,但也是一位合格的数据分析师了。


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它使用某网站的用户消费数据,计算各类常见指标:用户的客单价、人均购买量、回购率、复购率、留存率、平均生命周期等,真正做到融会贯通。用一份数据报告作为毕业作品,也是七周系列最好的结业证书了。


对于没有技术基础的同学,第七周最吃力,但已经完成到这一步,不妨让自己咬咬牙学习下去。


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,毕竟这二十多篇教程,都是各类入门和基础概念,是开始,而不是数据分析这条职业道路的结束。


最后在这里奉上一份书单,大家可以对照自己的薄弱环节有意识的强化,不用全部读下来,挑选适合自己的内容即可。「数据分析师的必读书单」。


  最后


没想到最后还是写完了,二十三篇内容,超过最初的设想。比计划四月份完成晚了不少,但好在还是写完。


完成这一系列,自己有不少收获,过去很多碎片化的知识被归纳整理。回头看,文章有不甚满意的细节,包括各类错误,可惜公众号并不允许修改。重新修订的内容,会以其他形式出现了。


写作过程中最大的欣慰,就是很多人告诉我他成功转行到数据分析师。我的文章,原来可以或多或少改变过他人。


数据分析就此告一段落,后续会有补充,但均是独立的文章。至于新的系列,暂时还在腹稿中,可能部分人看过提纲了。未来一段时间会倾向产品和运营方向的产出。


谢谢长久以来的关注。


End.

作者:秦路(中国统计网特邀认证作者)

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