数据分析能力具体达成方法

㈠ 做一名数据分析师要具备什么能力

编觉得最重要的一点就是，我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
如果是实在不懂，还可以去网上找些视频课程看。切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。

㈡ 怎么培养数据分析的能力

数据分析需要哪些思维/能力/知识呢？
比如，数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑；
一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业思路。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标并进行分析；
基础理论知识：数理统计、模型原理、近期市场的调研等；
常规分析工具的使用：常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等；
数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以简洁易懂的方式“表达”，成效也会大打折扣。
等等等，诸如此类的基本知识能力贮备......

那么想要提升这些能力该做点什么呢？下面具体来说说怎么做能把这些基础实力打好。
从分析理论和工具实践着手

1、分析理论
分析理论包括：明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。
我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。
推荐书籍：《数据化管理》、《决战大数据 》
数据分析的几个步骤：
（1）数据获取
数据获取往往看似简单，但是它需要分析者对问题进行商业理解，即转化成数据问题来解决，如，需要哪些数据，从哪些角度来分析等，在界定了这些问题后，再进行数据采集。
此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法
推荐工具：思维导图工具（Xmind网络脑图等）
（2）数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：
Excel及高端技能：
基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。
我一般会先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。
专业的报表工具：
（成规模的企业会用）日常做报表可以设计一个通用模板，只要会写SQL就可上手。
相比excel做报表，这种工具开发的技术要求较低，能很快地开发常规报表、动态报表。
数据库的使用：
熟练掌握SQL语言（很重要！！！），常见的有Oracle、SQL sever、My SQL等。
学习流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职等都会有所帮助。
（3）分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。
因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：
lPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。
SAS：经典挖掘软件，需要编程。
R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
各类BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人。
推荐书籍：
《说菜鸟不会数据分析》系列，入门级书，初学者最适。
《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，内容很系统很全面。
《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编着，中国人民大学出版社。

（4）数据可视化呈现
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，这时就只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报即可，可用word\PPT\H5等方式展现。

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数：
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。
其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。
在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！
一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。

㈢ 如何提升数据分析能力

1、数据支持。任何一个企业品牌要想进入大数据营销，首先就要制定一个数据收集和整理的要点，明确大数据技术对于企业品牌的营销发展意义。知道怎样合法的收集到自己需要的数据，以及后续如何处理这些数据，如何通过这些数据来为企业盈利等等。这些基本的定义是企业开展大数据营销的第一步。

2、数据使用工具。如果企业已经做好了大数据营销的准备，并且已经有了自己所需的数据资源。那么，这时候就需要一定的大数据分析工具了。市面上的大数据工具给企业商家带来了全新的分析方式，基于成熟的分析结构、视觉化以及数据管理系统也迅速地改变着企业的分析方式，这些数据工具的出现极大的方便了企业的大数据营销进程。

3、大数据人才。现在大数据的火爆，自然而然大数据的人才也就十分的稀缺。一个成功的团队离不开人员的良好配置，大数据人才往往以数据分析人才为主，大致分为以下几种：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能;商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序;技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。

关于如何提升数据分析能力，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈣ 数据分析需要具备什么能力

数据分析需要具备的能力：

一、基础工具俗话说工欲善其事必先利其器，那么SQL、Python、Excel等就是做数据分析最基础的工具了，但是并不是学会这些就是数据分析师了，数据分析师的工作不仅仅需要掌握一些Python和SQL的基础操作，更重要的是商业知识架构和数据能够结合起来，能够通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，能够帮企业解决问题。

二、业务分析能力工作内容是根据公司的业务来决定的，大致归纳了几点：

①为产品经理提供帮助，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。

②为运营经理提供帮助，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。

③为公司数据制定标准，各部门数据打通，实现数据化管理等工作。

三、沟通协作、解决问题的能力任何企业都需要数据分析师，他的工作核心就是通过数据为企业解决问题，它作为企业的重要枢纽，连接着公司的产品和运营等部门，在企业起着至关重要的作用，这就需要非常强的逻辑思维能力和沟通能力，把各个环节沟通到位了，才能高效地为企业解决问题。

㈤ 如何提高收集数据和分析数据的能力

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。

想要培养数据分析的能力，可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。

理论：是进行分析的基础
1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。

实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的
1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。

也可以采用第三方的大数据服务平台，观向数据是一款整体的数据采集、分析、可视化系统，可以帮助企业品牌发展提供科学化决策。

㈥ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

㈦ 怎么培养数据分析的能力

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数：
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。
其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。
在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！
一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。

㈧ 怎样提升数据分析能力

• 你这个问题，不够具体明确。数据分析，可以分成好几种。比如，你是为了进行政府项目申报，进行财务数据分析的话，就要根据项目要求的指标，看财务管理方面的书籍。因为在这些书里，可以找到具体计算公式。
  其二，如果是为了做决策进行分析，那么就要懂一些统计学知识以及财务知识。在分析的时候，要用一些指标，同时还要有一些科学方法。
  其三，如果是为了市场调研的数据分析，可以用“调研 数据分析”为关键词，在网上搜一些资料。
  

㈨ 数据分析师需要掌握哪些能力需要做哪些准备

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。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不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

㈩ 如何提高自己的数据分析能力

有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI)，并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。