如何用数据分析快速入门(超级菜鸟怎么学会数据分析)

笔者时常在后台会收到小伙伴们的留言,询问究竟自己是否适合学习数据分析,害怕自己零基础入门难,或是文科出生学不好等等问题,其实针对这些问题,笔者给出的最好的方法就是:只有自己真正去尝试了之后才知道答案,下面我们就来说一说关于如何用数据分析快速入门?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!

如何用数据分析快速入门(超级菜鸟怎么学会数据分析)

如何用数据分析快速入门

笔者时常在后台会收到小伙伴们的留言,询问究竟自己是否适合学习数据分析,害怕自己零基础入门难,或是文科出生学不好等等问题,其实针对这些问题,笔者给出的最好的方法就是:只有自己真正去尝试了之后才知道答案。

当然,在尝试之前,我们需要对这个岗位有一个大致的了解和熟悉,根据过来人的经验和攻略往前踏步,才能使得我们更快的进入这个领域。

数据分析入门,其实可以很简单。下面,笔者就来给大家讲讲究竟如何入门数据分析。

01

发展路径

想要深入了解一个行业,首先我们需要知道自己的职业发展路径是什么,对该岗位整体有所规划,才能够更好地帮助我们快速学习。下面笔者就为大家盘点一下数据分析的发展路径是怎么样的。

1)数据专员 薪资7K左右

这是阶段也被称作最初级的分析师,所需要会的技术就是Excel 细分/对比的基本思维,除此之外,需要能够做好PPT,这样就可以应聘上大部分传统公司的数据专员了。

2)初级数据分析师 薪资7K—9k

这一阶段的数据分析师需要会的技术就要多一些了,需要会懂得用SQL,同时业务能力也有一定的要求,再加上上一阶段需要会的能力,应聘大多数互联网公司也是够用的了。

3)中级数据分析师 薪资11K—15K

除了上述提到的SQL外,还需要会统计学,可视化,其中excel和PPT需要使用熟练,这样就可以应对大部分的公司业务。

4)高级数据分析师 15K—20K

这一阶段的数据分析师已经十分成熟了,能够发展的方向也各式各样,处于百花齐放的阶段,下面给大家罗列一下能够发展的方向都有哪些:

数据分析专家 :这一部分基本上都是走技术路线,需要能够熟练业务,取数、Excel、可视化啥的都是基本操作。数据分析师致力于改进企业已有的数据系统,从而使传达行业或业务的发展趋势变得更加容易。

数据架构师:数据分析师的主要任务是设计复杂数据架构的结构,从而建立和维护数据库。架构师们为企业每个主题领域的数据模型制定策略,并将该模型的计划、目前的状态、可能存在问题的问题汇报给公司。

数据库开发工程师:数据库开发工程师主要负责分析当前的数据库流程。通过现代化、简化或消除的方式,提升软件运行效能。

他们主要与开发团队合作,通常情况下,想要成为数据库开发工程师,除了需要具备数据分析能力外,还需要具备数据库开发和单元测试方面的经验。简单说,就是需要懂数据、懂代码和懂测试。

数据仓库经理:数据仓库经理主要负责设施中数据的存储和分析。

他们利用软件性能和使用情况指标,来评估数据、分析数据负载并监视作业使用情况。他们可以识别和减轻数据存储和传输的潜在风险。

02

学习方法

数据分析的学习道路一定是永无止尽的,这里就给大家说说作为小白,该如何快速入门,其实作为过来人,笔者在刚开始入行的时候也是一头雾水,虽然Ecxcel 统计都学过,但是也不知道该如何下手,这里给大家推荐一个我当初用的学习方法:理论 实操,双向操作。

一开始我在网上搜索了大量的知识分享,包括别人的心得总结、思维知识框架等等,筹备好资料后,就开始了我的系统学习之旅。

1)Excel

毫无疑问,大部分数据分析师第一个入手的一定是excel,它作为数据处理的第一工具,相信大部分同学在大学的时候都学习过这个软件,学起来并不难,但是有很多很琐碎的功能,推荐大家用一个完整的视频架构搭配练习文档进行学习。

2)SQL

这个是仅次于EXCEL的优先度,因为无论是从事数据分析的什么工作,SQL都是不可缺少的一部分,SQL可以帮助我们自己提取数据,并作一些初步分析,是每个数据分析师都必要会的技能。

3)数据分析工具

在进行初步分析后,我们需要一些数据分析工具来帮助我们更细化的分析,这里比较推荐大家的有:Tableau、python、R这三个工具。

Tableau的长处是可视化,很多可视化是可以通过EXCEL完成的,但是商业智能BI一定是未来的趋势,而且Tableau上手甚至比SQL还容易,完成可视化只需要鼠标拖拽~Tableau还支持各种数据库,学习Tableau的同时如果手边有数据库也可以顺手连上把SQL也练习了。

Python相信大家都熟悉,这里还是简单给大家介绍一下它的优势都有哪些。

易上手。就是Python最大的优势,一个初学者不需要像C,Java去懂得数据类型,内存管理,你只要学会几句语法,你就可以完成一个任务。

代码简洁。别的语言可能需要上百行的代码才能完成的任务,Python只需要十行。庞大完善的代码库支持。Python为我们提供了完善的基础代码库,在网络,文件,文本,GUI方面都有大量的函数为我们提供帮助。

还有第三方库,也就是世界各地的程序员分享出来的代码库,当我们想去实现某个需求的时候,也许已经有人为你造好了轮子,你只要调用就行。

R有非常之多的包,且不同包的开发者有不一样的写作习惯,因此,入门R其实需要花不少时间。但在基本熟悉之后,你会发现它的语法是简单的,要再上手新的包,乃至各种测试和开发工具,会很便利。

给大家总结一下学习路径:熟悉理论→熟悉EXCEL、SQL→熟练Tableau/PPT(数据可视化)→建议Python/R(大数据分析)

对于初级的数据分析师而言,基本上需要会需求整理、数据清洗、沟通跟进、简易分析及分析报告就足够了,我们上述也提到了,对于想要精进自身,深度发展的小伙伴,可以搜索自己想要的发展方向,进行学习规划。

03

写在最后

上述是我的一些小经验,最后还有一些小建议给大家,想永远没有做来的快,所以与其思考自己适不适合这个岗位,犹豫要不要学,不如先学起来,开始了才能够真正知道自己适不适合。

最难的永远是第一步,希望大家都能够成功达到心中所想,加油!

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