我有一個夢想——成為數據分析師

02-01

作者：秦路，天善智能特約專家。資深數據分析師，數據化運營專家，各大專欄作者。擅長結合運營和數據，建立數據化運營體系。
文章來源：我有一個夢想——成為數據分析師

我有一個夢想，這個夢想深深紮根於我的心中。

我夢想有一天，有車有房有女神。

我夢想有一天，升職加薪做老闆。

我夢想有一天，成為數據分析師。

為了實現這個夢想，我制定了一份每周學習計劃！

每周學習計劃

第一周：數據分析思維

1.數據分析的道與術

左右兩種分析思維的分水嶺在於邏輯性。第一個分析思維是依賴經驗和直覺的線性思維，第二個分析思維則注重邏輯推導，屬於結構化的思維。

2.數據分析思維

結構化、公式化、流程化

3.分析思維技巧

象限法、對比法、假設法、二八法、多維法、指數法

4.像諮詢顧問一樣思考

快速掌握麥肯錫的分析思維，學會結構化思考，MECE原則，假設先行，關鍵驅動等方法論。

5.如何在業餘時間鍛煉分析思維

第二周：業務

1.為什麼業務重要？

舉個例子，一家O2O配送公司發現在重慶地區，外賣員的送貨效率低於其他城市，導致用戶的好評率降低。總部的數據分析師建立了各個指標去分析原因，都沒有找出來問題。後來在訪談中發覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較誇張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。

2.經典的業務分析指標

產品運營模型：以移動端APP為主體，圍繞AARRR準則搭建起數據框架。

市場營銷模型：以傳統的市場營銷方法論為基底，圍繞用戶的生命周期建立框架。

流量模型：從早期的網站分析發展而來，以互聯網的流量為核心。

電商和消費模型：以商品的交易、零售、購買搭建而起。

用戶行為模型：通過用戶在產品功能上的使用，獲得精細的人群維度，以此作為分析模型。

3.業務的分析框架

如何建立分析框架、市場營銷分析框架、產品運營分析框架、用戶行為分析框架、電子商務分析框架、網站分析框架、如何應對各類業務背景

4.數據化管理業務

第三周：Excel

1.Excel的新手須知

2.Excel函數

3.Excel工具

數據透視表、條件格式和迷你圖、自定義名稱、數組、數據分析庫、切片

4.用Excel進行數據分析

反覆練習Excel，強化應用能力。

第四周：數據可視化

1.數據可視化的魅力

數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。數據可視化不是圖表的美化，而是呈現數據的邏輯之美，是揭示數據的內在關聯。

2.常見的圖表類型與應用

散點圖、折線圖、柱形圖和直方圖、餅圖、面積圖、雷達圖、漏斗圖

3.高級圖表類型與應用

樹型圖、桑基圖、熱力圖、關聯圖、箱線圖、標靶圖、詞雲圖、地理圖

4.圖表繪製

基礎圖表繪製的要點、高級圖表繪製、輔助線、複合圖表、好用的第三方、表庫、圖表和報表

5.可視化BI

Power BI入門、導入數據、表DataX、數據整理和關聯、可視化、Dashboard、第三方圖庫

6.用BI進行數據分析

第五周：MySQL

1.資料庫基礎

MySQL安裝、資料庫和表、數據類型

2.MySQL語法

查詢、過濾、高級過濾、分組和聚合、子查詢、計算函數、表聯結、高級表聯結

3.MySQL進階

優化、高級技巧、Leetcode競賽

join對新手是一個很繞的概念，教程會從圖例講解，逐步提高難度。從一開始的join關聯，到條件關聯、空值匹配關聯、子查詢關聯等。最後完成leetcode中的hard模式。

4.用MySQL進行數據分析

第六周：統計學

1.描述統計學

集中量數、權重預估、數據分布、用Excel進行統計學

2.數據分析的概率

概率的世界、概率分布、假設檢驗、AB測試、方差分析

3.時間序列

4.為什麼會被統計學欺騙？

5.數據分析與機器學習

第七周：Python

1.為什麼要學習Python

Python是近年來最火爆的語言，已經作為數據分析和機器學習的首選語言之一。Python教程主要圍繞數據分析展開，所以技術原理這類內容會略過，可以認為這是一篇重應用的課程。

2.Python的數據科學環境

3.Python的基礎

語法結構、數據架構、函數和類、高級函數、常用的數據分析包、案例練習

4.Numpy和Pandas

Numpy的數據結構、Numpy的基礎操作、Numpy的函數、Pandas的數據結構、Pandas的基礎操作、Pandas的函數、Pandas的數據規整、效率技巧、聚合、時間序列

數據分析絕對繞不過的三個包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的數值計算擴展，專門用來處理矩陣，它的運算效率比列表更高效。scipy是基於numpy的科學計算包，包括統計、線性代數等工具。pandas是基於numpy的數據分析工具，能更方便的操作大型數據集。

5.用Python進行數據分析

案例：數據分析師的薪資

案例：電商用戶消費行為

6.可視化

Matplotlib、seaborn、其他

7.構建數據分析平台

Python連接資料庫、Python進行ETL、開源BI：Superset、構建自己的Dashboard

第八周：數據分析之路

1.數據分析師的職業發展道路

如何精進Python、如何精進機器學習、如何精進大數據、如何精進數據管理

2.數據分析師的職業樹

數據運營經理、數據產品經理、數據挖掘工程師、數據工程師

3.數據分析師的面試

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