數據分析整體規劃---9周系統學習數據分析

來自專欄數據分析

一、數據分析職業總體規劃總覽

本文從數據分析包含哪些崗位、數據分析需要經過那些流程、數據分析需要掌握哪些知識體系這三大方面，讓我們對數據分析有個全面系統的了解，之後我們將圍繞9大知識體系進行系統的數據分析學習。

二、數據分析2大職業崗位

數據分析職業需要我們對業務和技術都要有一定的理解和掌握，總體看來，可以劃分為業務線和技術線。

2.1業務線

2.1.1 業務數據分析師

2.1.2 數據產品經理

2.2技術線

2.2.1 數據挖掘工程師

2.2.2 數據工程師

三、數據分析7大流程

整個數據分析涉及的7大流程總結如下：

3.1數據採集

3.2數據存儲

3.3數據提取

3.4數據挖掘

3.5數據分析

3.6 數據展現

3.7 數據應用

四、數據分析9大知識體系

結合數據分析招聘要求及分析流程，總結出以下9大知識體系，讓我們開啟9周系統學習數據分析之旅。

1、數據思維能幫助我們結構化、有邏輯地思考問題；

2、統計知識幫助我們從另外一個角度看待數據，做出更加嚴謹地思考；

3、學好EXCEL，對於基本10萬條以內的數據統計沒啥難度，80%的辦公室白領都能秒殺；

4、SQL是數據分析的核心技能之一，從Excel到SQL絕對是數據處理效率的一大進步；

5、是否具備編程能力，是初級數據分析和高級數據分析的風水嶺。數據挖掘，爬蟲，可視化報表都需要用到編程能力（例如上文的多元散點圖）。掌握一門優秀的編程語言，可以讓數據分析師事半功倍，升職加薪，迎娶白富美；

如果想往技術條線上發展，編程能力的要求就非常高，要鑽研模型和演算法。

6、數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。數據可視化是數據分析的主要方向之一。除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析就是監控數據觀察數據。數據分析的最終都是要兜售自己的觀點和結論的。兜售的最好方式就是做出觀點清晰數據詳實的PPT給老闆看。如果沒人認同分析結果，那麼分析也不會被改進和優化，不落地的數據分析價值又在哪裡？

7、對業務市場的了解是數據分析在工作經驗上最大的優勢之一。不同行業領域的業務知識都不一樣，我們選擇幾個寬泛的業務數據需要了解；如果想往業務條線發展，業務的理解深度是一大優勢。

8、如果想往產品經理髮展，那麼就要深刻理解產品的設計和運營；

9、如果想往管理層發展，那麼懂得項目的溝通和管理就十分重要。

無論是業務條線和技術條線，以上9大知識體系的學習有助於我們我們形成全面的數據分析知識體系。當然如果選定一個方向，接下來的學習就是深入各自領域。比如業務分析師對業務知識要有更多理解；產品經理對產品設計和運營要深入學習；數據挖掘工程師對編程能力要求就非常高，要鑽研模型和演算法；數據工程師對資料庫的系統理論和架構要深入鑽研。

未來9周，Let』s go!