在当下大数据分析与人工智能火热发展的的浪潮下，数据分析师或大数据分析师已然成为当前炙手可热的热门就业职位之一，就业待遇和发展前景也是被好多人看好，于是乎想进入数据分析行列的人群也日益增加，很多女生也会蠢蠢欲动，想转行或立志从事数据分析领域的工作，但顾虑也由此产生——女生适合做数据分析吗？数据分析师是否是青春饭？如果真的是青春饭，那过几年岂不是要“长江后浪推前浪，前浪死在沙滩上”，加上青春年少不再，谈恋爱、想结婚的个人资本也会消耗殆尽，到时可真的是事业生活两头空啊！！

现在不管什么行业都需要数据做支持，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的一切都是需要做数据分析。下面CDA数据分析研究院深度剖析了女数据分析师的职业发展前景，希望对你的职业选择有所帮助。

随着数据分析技术的不断发展，数据分析这个行业也有很多的细分领域，比如技术岗位，可以朝技术方面深入，做数据运维、大数据架构和商业智能方面的工程师。也可以做业务岗位，朝管理和战略决策方面发展，做数据运营、数据产品和职业经理人。

无论什么工作兴趣最重要，不论男生还是女生，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你在计算KPI指标是通过怎样运算得到的会觉得不耐烦，那么显然是不适合做数据分析的；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。

逻辑思维对数据分析工作也是尤其重要，不然会纠结在各种指标的定义规则和与业务的联系，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。

做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。女生与生俱来的细心和耐心，会让女数据分析师在商业敏感度上会比男生强，所以女生在数据分析的业务分析方面还是很有优势的。

这些相关的技术和业务能力，是短期难以培养的技能，可以通过培训获取。CDA专注数据分析、大数据、数据挖掘10年教育品牌，旗下开设课程包括：就业班、等级班、周末班、直播课程班、A+学位、考试认证教学体系,数据分析行业专家亲自授课，三个月进阶数据分析师。

数据分析归根到底是用数据讲故事讲道理，不同的人手里有一样的数据却能讲出不同的故事，让你眼中的数据会更加生动，更加有趣，也更加有意义。

现在数据已经成为了一些企业的“天”。近年来，近年来越来越多的公司已经意识到数据分析可以带来的价值，并且已经跳上了大数据旅行车。实际上，现在所有的一切都在被监控和测量，创造了大量的数据流，通常比公司可以处理的速度更快。问题是，根据定义，大数据很大，因此数据收集中的小差异或错误可能导致重大问题，错误信息和不准确的推论。

对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。

但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是几个技术技巧做参考：

优化数据收集

数据收集是事件链中的第一步，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从本质上讲，考虑客户行为以及这对您的业务有何针对性，然后使用这些数据进行分析。

存储和管理数据是数据分析中的重要一步。必须保持数据质量和分析效率。

把垃圾带出去

肮脏的数据是大数据分析的祸害。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏并导致分析结果不佳。基于脏数据做出决策是一个有问题的场景。

清理数据至关重要，涉及丢弃无关数据并仅保留高质量，最新，完整和相关的数据。人工干预不是理想的范例，是不可持续和主观的，因此数据库本身需要清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统，包括时间相关的转移，例如更改客户信息或数据孤岛中的存储，这可能会破坏数据集。脏数据可能会影响营销和潜在客户生成等明显的行业，但财务和客户关系也会因基于错误信息的业务决策而受到不利影响。后果很普遍，包括盗用资源，重点和时间。

这个脏数据难题的答案是确保进入系统的数据干净的控制措施。具体而言，重复免费，完整和准确的信息。有些应用程序和公司专门研究反调试技术和清理数据，这些途径应该针对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据卫生是营销人员的首要任务，因为不良数据质量的连锁效应可能会大大降低企业的成本。

为了在数据方面获得最大收益，必须花时间确保质量足以为决策和营销策略提供准确的业务视图。

标准化数据集

在大多数业务情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这可能会大大扭曲统计推断。为了避免这种可能性，必须确定数据的标准化框架或格式并严格遵守它。

数据集成

如今，大多数企业都包含不同的自治部门，因此许多企业都拥有孤立的数据存储库或“孤岛”。这很具挑战性，因为来自一个部门的客户信息的变化不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据做出决策。

为了解决这个问题，中央数据管理平台是必要的，集成了所有部门，从而确保了数据分析的准确性，因为任何变更都可以立即被所有部门访问。

数据隔离

即使数据干净，有组织和集成在那里，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分组成小组很有帮助，同时牢记分析正在努力实现的目标。这样，可以分析子组内的趋势，这可能更有意义并且具有更大的价值。在查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时尤其如此。

数据质量对于大数据分析至关重要。许多公司试图用分析软件直奔潜水，而不考虑进入系统的内容。导致不准确的推断和解释，这可能是昂贵的并且对公司造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是企业利用大数据分析不可或缺的工具

道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。

不同于公司专业的数据分析师，产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据，去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。

科多大数据带你们看看在数据已经被有效记录的前提下，如何有效的去进行大数据分析呢？

一、明确数据分析的目的

1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点击率，跳出率等维度出发，电商类应用还要观察订单转化率，社交类应用要注重用户的访问时长、点赞转发互动等频次。

不少新人在设计自己产品的时候，可能会花费很多时间在产品本身的设计上，却没有花精力思考如何衡量产品的成功与否，在产品文档上写上一句类似“用户体验有所”提升的空话，这样既不利于产品设计顺利通过需求评审，也无法更有效的快速提高产品的KPI指标。

2、如果数据分析的目的是探究某一模块数据异常波动的原因，则分析的方法应该按照金字塔原理逐步拆解，版本->时间->人群。

比如发现首页猜你喜欢模块最近的点击率从40%下降到了35%，暴跌5%个点，这个时候先看看是不是哪个版本的数据发生了波动，是不是因为新版本上线埋点遗漏或有误造成的。

如果版本的波动数据保持一致，再看看数据是从什么时候开始变化的，是不是因为受到了圣诞、元旦假日因素的影响，页面上其他模块上线了新的活动影响了猜你喜欢的转化。

如果不是，则再拆解是不是流量来源构成发生了变动，是不是新用户的曝光数量增加导致的。

产品经理需要带着明确的目的去分析数据，思考实现目标需要构建哪些维度去验证。大部分时候，产品经理需要非常耐心的一步一步的拆解细分，排查原因。

二、多渠道收集数据

收集方式一般有四类渠道。

1、从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取，需要带着审慎的态度去观察数据，提取有效准确的信息，剥离部分可能注水的数据，并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。

2、从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈。我自己经常有空的时候就会去社区论坛看看用户的状态评论，一般这样的评论都是非常极端的，要么特别好，要么骂成狗，但这些评论对于自身产品设计的提升还是非常有益的，可以尝试去反推用户当时当刻为什么会产生如此的情绪。

3、自行参与问卷设计、用户访谈等调研，直面用户，收集一手数据，观察用户使用产品时所遇到的问题及感受。问卷需要提炼核心问题，减少问题，回收结果需剔除无效的敷衍的问卷。用户访谈需要注意不使用引导性的词汇或问题去带偏用户的自然感受。

4、从已记录的用户行为轨迹去研究数据。大公司一般会有固话的报表/邮件去每天甚至实时反馈线上的用户数据情况，也会提供SQL查询平台给产品经理或数据分析师，让他们可以更有深度的探究对比数据。

三、有效剔除干扰数据

1、选取正确的样本数量，选取足够大的数量，剔除极端或偶然性数据的影响。08年奥运会上，姚明的三分投篮命中率为100%，科比的三分投篮命中率为32%，那么是不是说姚明的三分投篮命中率要比科比高？显示有问题，因为那届奥运会，姚明只投了一个三分球，科比投了53个。

2、制定相同的抽样规则，减少分析结论的偏差性。比如两条Push文案，第1条“您有一个外卖暖心红包未领取，最大的红包只留给最会吃的你，点击进入”，第2条“送你一个外卖低温福利，足不出户吃喝热腾美味，点击领取”。实验数据表明，第二条Push文案的点击率比第一条同比高了30%。那么真的是第二条文案更有吸引力嘛？结果发现是第二条Push文案的接收人群的活跃度明显高于第一条造成的。

3、剔除版本或节假日因素的干扰，新版本刚上线时的数据表现往往会很好，因为主动升级的用户一般是高活跃度的用户。临近周末或大型节假日的时候，用户的消费需求会被触发，电商类应用的订单转化率也会直线上升。因此，在数据对比的时候，实验组和对照组的数据在时间维度上要保持对应。

4、对历史数据遗忘。人与数据技术不同，数据技术有着100%的记忆能力，而人类根据艾浩宾斯遗忘定律1天后只能记起33%，6天后25%，31天后21%。因此，我们要合理的选择筛选时间段。比如猜你喜欢模块不仅要对兴趣标签的计分进行一定的加权处理，也要结合商品的生命周期等因素做一系列的回归实验，得出受众人群对各类兴趣和购买倾向的衰退曲线，利用有规律的时间变化有效删除老数据，去提升模块的点击率。

5、实验需拆分A1组，也就是在实验组B和对照组A上再增加一组A1，A1和A的规则保持一致，然后探究AB的数据波动与AA1比较，剔除数据的自然/异常波动带来的影响。以我实际的A/B实验表明，设立A1组是非常重要且必要的，不管数据量级有多大，相同实验规则的两组在数据也会有一定的小幅波动，而这小幅波动在精细化运营的今天，对我们的判断可能形成较大的干扰偏差。

四、合理客观的审视数据

1、不要忽略沉默用户

产品经理在听到部分用户反馈的时候就做出决策，花费大量的时间开发相应的功能，往往结果，可能这些功能只是极少部分用户的迫切需求，而大部分用户并不在乎。甚至有可能与核心用户的诉求相违背，导致新版产品上线后数据猛跌。

忽略沉默用户，没有全盘的考虑产品大部分目标用户的核心需求，可能造成人力物力的浪费，更有甚者，会错失商业机会。

2、全面理解数据结果

如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析。

例如我曾经做过在首页给用户投放活动弹窗的实验，发现实验组的数据不管在首页的点击率，订单转化率乃至7日留存率方面都远超对照组，首页上的每一个模块的转化率都有明显的提升，远远超出了我们的预期，那这真的是活动弹窗刺激了用户的转化率嘛？

后来我们发现在首页能够展示出活动弹窗的用户，往往在使用环境时的网络状态比较好，在wifi环境下，而未展示弹窗的用户则可能是在公交/地铁/商场等移动场景下，网络通讯可能不佳，因此影响了A/B实验的结果。

3、不要过度依赖数据

过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。

正像罗振宇在时间的朋友跨年演讲上提到的一样。用户要什么，你就给什么，甚至他们没说出来你就猜到了，这叫母爱算法，在内容分发领域没有人比今日头条做得更好，但母爱算法有很大的弊端，在推荐的时候会越推越窄。

另一面则是父爱算法，站的高，看得远。告诉用户，放下你手里的烂东西，我告诉你一个好东西，跟我来。正像乔帮主当年打造的iPhone系列产品一样，不看市场分析，不做用户调研，打造出超出用户预期的产品。

五、总结

美国最成功的视频网站Netflix通过基于用户习惯的分析，将大数据分析深入到电影的创作环节中，塑造了风靡一时的美剧《纸牌屋》。然而Netflix的工作人员告诉我们，不应该迷恋大数据

如果说电视剧评分9分是精品的话，大数据可以让我们脱离低分6分以下的风险，却也会带我们按部就班的走向平庸的绝大多数7-8分之间。

产品经理在直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与大数据相结合，正确的理解数据，让数据真正嵌入到产品的设计中，切实解决用户的实际问题，方能真正做到所谓的“用户洞察”，让产品走到用户需求前面，超出用户的预期。

在回答“从事数据分析师学什么专业”这个问题之前，小编想先给大家介绍下数据分析这师的就业现状！

一个优秀的数据分析师可以帮助企业根据现有数据做出科学、合理的分析，在前行中准确定位，为企业排除干扰，创造价值。数据分析师这个岗位的可以从事相关数据的职位有很多，如业务数据分析师、数据挖掘师、数据科学家、数据工程师等等。

业务/商业数据分析师（BA）是完全的咨询师设定，核心价值在分析框架+报告；

数据科学家是完全的算法设定，核心价值在算法+数学；

数据工程师是完全的程序员设定，核心价值在程序；

其他还有建模分析师、数据架构师、数据产品等等；

可以说数据分析师的就业面非常之广，在公司产生的价值与被重视程度不言而喻。

小编从各大招聘网站找到国内三家大企业的招聘，从中可以发现企业对数据分析人才专业要求是怎样的。

可以看到职责描述里，第七条，数学、统计学、信息管理、计算机专业等。

岗位要求里，第一条：本科以上学历，统计学、数学、电子商务、计算机、市场营销等相关专业。

任职要求，第一条可以看到数学、统计学、数量经济学、计算机、营销学等相关专业。

这几条招聘启事专业要求有数学、统计学、信息管理、计算机、电子商务、市场营销、数量经济学专业。这些专业具体都学些什么内容呢？

数学

随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。 学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

统计学

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的 各个步骤，都要用到统计学的知识。

信息管理

信管专业主要对各种“系统”进行分析、设计与实现，技术与管理的有机结合。学习内容：财务、系统数据分析、IT技术，可以说信管专业非常对口数据分析师职位，从信息中 发掘财富。与计算机结合，使计算机作为工具， 信息管理更加有效和实用，随着企业经营规模的现代化，对信息管理 的要求越来越强烈。

例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是 帮助企业制作良好的信息管理系统。

计算机

学习计算机专业同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术上的要求高一些。

电子商务

电子商务专业培养具备管理、经济、法律及网络技术、计算机技术、市场营销、电子商 务技术以及电子商务管理等方面的知识和基本技能，现在各大交易都在网站等网络平台 交易完成，数据分析在电商行业的应用非常广。

市场营销

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波 特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科 特勒用户决策流程。

数量经济学

数量经济学是运用统计学、经济计量学、投入产出分析、最优规划方法、经济控制论和计算技术等各种手段，对各种经济问题进行理论分析、经验检验和政策分析的一门应用经济学科。数量经济学更偏技术类，相比其他经济学金融类专业，数经的优势是统计软件够独立编程。

现如今90%的企业都在利用数据分析为其带来更加便利的服务，从而数据分析师这类人才可谓供不应求。但是并不是所有的数据分析师都配上当下的薪资，很多数据分析师一直都原地踏步，一两年后还是未能升职加薪，这都是有原因的。

那么如何判断自己是否合适做数据分析师呢？

首先，小编觉得无论做什么工作，兴趣都是最重要的，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他都会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，这当然是最好的。

再则就是逻辑性了，可以试试爱因斯坦的那道最经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析是尤其重要的，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加的高效。

然后就是业务理解能力，最简单的就是先定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。

如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。

最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。

以上这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。

数据分析师具备技能

● 数据挖掘算法

● 软件建模运用

● 行业案例演练

● 宏观业务决策

总结

如果以上你都有，但如何快速获得岗位专业知识？自学还是接受培训？以下建议可供参考：

自学可以学习到编程技巧，但学不会数据思维和数据挖掘方法，如果是零基础或者刚入门建议通过参加培训系统学习一下相关知识。后续在实践中如果有发现有不足的地方可以通过自学进行补充。

参加培训有老师辅导，会少走很多弯路；同时有不懂的你可以问老师，学习起来会轻松一些。

参加培训会有一个学习和交流的圈子，学习氛围比较好，可以相互交流，共同成长；

分享 IT 技术和行业经验，请关注-技术学派。

文 | 帆软数据应用研究院 船长

数据分析就近几年看来，越来越有一种像通用技能发展的趋势，从生产、研发、市场、销售到运营，多多少会存在数据分析的需求。

关于数据分析，网络上有不少分析报告案例，但细细读来，好多都缺少辨证，逻辑不严谨，又或者分析得浅尝辄止。恰逢最近读了《大数据分析的道与术》，是一套很完整的理论书籍，结合自己多年的数据从业经验，积累了一些心得，想与大家分享。

作为一个唯物主义者，做事总是爱讲方法论。曾经“农村包围城市，武装夺取政权”作为方法论的代名词，总是挂在嘴边。那么数据分析工作，方法论是什么呢？是“先道后术，以道驭术”，也就是先了解数据分析的核心原则，再掌握数据分析的一些关键技术。

什么是数据分析？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。其实简单理解，数据分析本身就是“数据”和“分析”两块工作。一方面是采集、加工、整理数据，另一方面是结合数据背景分析数据，从中提取出对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常是数据分析报告

。常见的就是带图、表的PPT、PDF文件，也有一些Web版的图表系统（有兴趣的，可以在应用商店搜索“数据分析”，有各类演示系统可以体验）。对于数据分析报告，类似议论文，分析是论点，数据就是论据。

数据分析有什么用呢？这个经常被问到，尤其当一篇花里胡哨的报告在网上发布，就有人说报告没用，顺带着撇一嘴数据分析也没用。

数据分析对企业的巨大价值体现在业务发展的前期（探索期）或阶段性改进期（颠覆期）。当探索和变革业务时，企业需要数据分析去明确业务中的问题、机遇及解决方案。企业最大的成本是决策成本，而数据分析是提高企业决策能力的关键；当业务模式相对成熟时，企业则需要数据建模来提升业务效率，减少运营成本等。

那，数据分析又有哪些普遍又典型的应用场景呢？笔者经验，主要是三个：掌握业务状态、分析业务潜力、评估业务进展。

场景-掌握业务状态

：我们需要通过对核心指标进行监控、解读和分析，掌握业务经营状况。比如某日销量出现异常波动，需要数据分析来定位原因。（产品A本周销量异常上涨10%，是什么原因？怎么分析？）在比如月末、季末部门做关键业务指标总结，并做业务发展趋势分析等。（本季度的关键数据指标如何？各项业务进展如何？都有哪些积极消极因素，具体多大影响，下个月、下个季度业务则呢么发展？）譬如下方用finereport搭建的数据平台，统计监测的业务数据。按照制定的业务分析规则展示，可以清晰地看到哪个环节出错。

销售额分析

销售团队分析

销售指标追踪

场景-分析业务潜力

：产品当前的主要问题是什么？下一步的发展潜力在哪里？从数据中挖掘问题原因并提出对策，指明产品的下一步改进方向。比如商品B近3个月流失了1000个会员，原因是什么（分析原因）？如何减少会员流失（找对策）？

场景-评估业务进展

：新上线的产品策略或新推进的运营活动，带来了多少业绩提升？项目的覆盖面和影响面如何？其中存在怎样的问题，如何进一步优化等等。比如针对部分客户，设计全新的促销策略，在本月执行后，如何评价促销策略带来的业绩提升？是否目标客户群比上个月购买额增长可以作为促销策略的成果？

既然数据分析有如此之多的应用场景和使用价值，那么怎么才能做好数据分析呢？只能说，太难，既需要工具技巧的掌握，又要有能明察秋毫洞若观火的业务经验。但相比而言，个人觉得后者更为重要，就像如果只知道方法论，但没有对业务的理解，如何实行的套路，数据分析只会浮于表面，既不能挖掘问题原因，也不能提供解决方案。

做好数据分析，不谈技术，先认清以下4个关键。

1、业务调研：理解业务是基础，否则分析是无本之木，甚至是个人意淫。

2、创新思考：广阔的知识面和积极的思考，是分析思路的源泉，数据分析的创新思考，实质上就是从更多的思路进行分析，找出最合理的思路。

3、逻辑推理：对数据指标作出正确的归因分析和判断。

4、可行建议：产生对业务切实有效的改进建议和执行方案。

“业务调研”是数据分析的起点，也是获取分析思路的基础，但是需要兼具深度和广度的“创新思考”，才能获取更独到的分析思路。分析思路也可以认为是统计数据的角度，完成数据统计后，需要“逻辑推理”来保证从数据到结论判断的正确性。最后，用“可行建议”来保证分析结论的落地执行，产生可量化的业绩。这就是数据分析从业务中来，回到业务中取得完成过程。

本文是笔者《大数据分析道与术》读书笔记第1篇，浅述了一下。下周将结合自身经验，对业务调研、创新思考、逻辑推理、可行建议逐一做解读分析。

文 |

帆软数据应用研究院

船长

我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析;如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。

再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久;逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。

接着是业务理解能力，最简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。(宏观层面，不要深入细节)

如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。

最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。

这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。

——谷芬芬

专业内的要求基本就是对数据的意识和一些技能的掌握。下面具体说说从一些非专业内要求的方面出发，有哪些方面能表现这个人更适合数据分析。

首先是看到数据有兴奋感的人。有兴奋感说明你有兴趣，那说明很会有意愿把数据分析好。

其次是愿意学习的人。你分析的内容永远不会一尘不变，即使你分析的主题是相对固定，但业务是变化的，你需要不断的学习业务，同不同人沟通，吸收别人的观点。所以分析师一定要报着学习的态度。

然后是逻辑思维较强的人。数据分析师想要把你的分析好，一定要有结论思维。

还有就是较强的表达与沟通能力。因为数据分析最终价值的实现，一般来说不会是分析师亲自去制定或者实施。所以你一定很有条理、逻辑清晰向别人表达，让业务方认识到你分析结果的价值，从而影响业务方去愿意使用你从数据中得到的观点。

——欧阳帅

觉得还是应该先看清楚自己的未来的方向吧~

我有不少朋友 非数学/计算机/统计学 专业毕业的朋友走的是这个方向，数据相关，非技术路线，更偏向于市场方向，对技术的要求只是Excel、PPT，最多要求SPSS，很少要求会写SQL。这条路线看起来比较高大上，可以走外企路线。

数据分析师方向，很多读数学、统计学、计算机的童鞋会选这个方向，终极目标都是成为数据中心的负责人。中间有2个分叉，一条是从数据分析师到数据产品经理，这个路线最近很流行，主要是结合了数据分析和产品经理的能力。一条是高大上一点的数据挖掘方向，这条路线要求比较高，但薪资也高。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。.

根据你自己想走的路，加上自己的技能点。

——张锦华

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数据分析师是指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。过去十年来，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利急剧生长；而随着流量获取成本的不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放式经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率。

哪些人想要成为数据分析师？

从我看到想要成为数据分析师的人大致有三类：

第一类是非计算机专业的在校生，不知道怎么回事，反正就是对数据感兴趣了，然后想毕业之后从事相关工作，但对职位要求、该做什么准备一无所知，处于懵懂期；第二类是互联网公司的产品经理和运营经理，及少数的市场经理。这些人在实际工作中，发现确实数据很有用，但对自己的数据分析能力感到不满意，进而想做出提升；第三类是传统企业的业务人员，也是不知道怎么就对数据感兴趣了，想要从事数据分析相关的岗位，但缺少时间系统学习，工作经历又不足以支撑自己跳到数据分析职位。对于不同的背景，采用一样的方法去训练，显然是不合理的。

数据分析师的职业背景和技能要求有哪些？

1、所学专业是计算机、统计学、数学或相关专业；

2、熟练掌握SQL、Excel、ppt，并且具有深厚的统计学、数据挖掘和数据仓库的相关技术；

3、拥有良好的沟通表达能力、逻辑分析能力和团队精神；

数据分析在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等等;在金融上预测股价及其波动，套利模型等等;在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。

然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。

也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。

数据分析师要学习的内容

1、统计学：我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。一是让你相信统计本身是一门科学，这不是星座算命。二是在研究数据时，知道一些特征是负责统计学规律的。我在刚参加工作时，看到百度知道过亿的用户访问，但每天访问的量波动不超过 3%，感觉太神奇了。

2、数据分析工具：作为数据分析师，具有编程能力很重要。曾经很多次你使用过非编程工具，如Excel，但是最好和最常用的一些工具，如Pandas、Numpy，以及其他一些库，都是基于编程的。使用这些基于编程的工具，你能够做更深入、更高效的分析。由于流行度高，Python和R都是很好的入门编程语言。

3、数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

4、数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

5、数据分析方法：对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

6、沟通和数据可视化：作为数据分析师，你的工作不仅要解释数据，还要同其他利益相关者高效交流你的发现，这样你就能帮他们做出数据提供的决策。许多利益相关者不会对你的分析背后的技术细节感兴趣，这就是为什么你能通过易于理解的途径交流和展示你的发现很重要。

许多数据分析爱好者都想能够系统的学习数据分析知识，而不是琐碎的学习。西线学院数据分析课程非常适合入门数据分析行列或是正在转型，为自己增加附加值，增强竞争力的你们，非常欢迎加入西线学院数据分析学习的行列！

李志雄网站运营专家

SEM数据分析是非常重要的一个环节，数据能确定我们如何把推广费用花得更好。在进行SEM数据分析时，常常要用到一些术语和数据指标，作为SEM专员，要了解其基本意义及其应用场景。

常用术语：

常用的术语主要有IP、UV、PV等。

IP，是指当天记录的唯一的IP数，一般以IP地址来统计。具体到SEM推广来说，主要是用来判断该IP是不是存在无效点击。

UV，即UniqueVisitor，访问网站的一台计算机客户端为一个访客。00:00～24:00内相同的客户端只被计算一次。是指当天有多少台计算机访问，一般以cookie来统计。

PV，即PageView，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。是指同一个IP地址被不同的计算机访问过的数量。PV主要用来判断网站访问深度，以及访客的质量。

那么IP、UV、PV究竟怎么区分呢？

举个例子来说，在北京某大学的一个宿舍里，今天有3个人用共享IP地址上网，且都访问了A网站，每个人浏览了10个不同页面。那对于A网站来说，则今天有1个IP数，3个UV数，30个PV数。

平均访问时长的时间长短是网站分析的一个重要指标，通常用于评估网站的用户体验，可以用于指导网站以及页面的改善。平均访问时长越长，说明网站或页面对用户的吸引力越强，能带给用户的有用信息越多，用户越喜爱。反之，对用户的吸引力越差，可用的有用信息越少，也说明网站需要优化或添加有用信息了。

数据指标

对于SEM数据分析来说，常用的数据指标是搜索引擎推广漏斗模型中的数据以及其他的一些数据指标。

搜索引擎推广漏斗模型数据指标

搜索引擎推广漏斗模型主要有展现量、点击量、访问量、咨询量和转化量5个数据指标。

展现量：在用户搜索查询时，如果账户内符合用户搜索需求的关键词被触发，该关键词所对应的创意将出现在搜索结果页，称之为关键词和创意的一次展现。一段时间内获得的展现次数称之为“展现量”（简称“展现”）。

点击量：在企业的推广结果展现时，如果用户对推广结果感兴趣，希望进一步了解企业的产品/服务，可能会点击访问企业的网站。一段时间内推广结果获得的点击次数称之为“点击量”（简称“点击”）。

点击率也是SEM专员常常用到的数据指标。点击率的计算公式为：点击率=点击量/展现量。当点击率过低时首先要检查是否是账户出问题，如账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击或是排名太靠后，这时可以尝试重新修改创意或出价。

访问量：如果企业的推广链接无误，用户通过点击推广结果，则会到达企业的推广网站。此时产生的数据则称之为“访问量”。网站访问量是指网站流量（traffic），是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。

咨询量：如果用户对网站内展现的内容感兴趣，则会咨询在线客服人员，其产生的咨询数量则称之为“咨询量”。咨询量反映了用户对于产品/服务的关注度，以及在线客服人员的工作情况。

转化量，则代表着最终的转化，是衡量SEM推广好坏的最终标准。

转化率的计算公式为：转化率=转化量/点击量。当转化率过低时要考虑几个因素。首先查看关键词是否符合受众人群搜索习惯和是否够精准，或是推广页面是否够吸引人。分析时可以结合页面访问时长和页面跳出率等其他推广数据，然后根据分析结果做出相应的优化调整。

其他数据指标

除了搜索引擎漏斗模型中常用的这5个数据指标之外，还有其他一些常用的数据指标：

网站抵达率=访问量/点击量。抵达率低说明你的网站体验不好，网站链接可能出现了问题，造成了无法访问或者访问速度慢的问题。如果抵达率偏低，可以考虑三方面原因：一、创意与推广页面主题相关性不大，可通过修改相应创意或落地页URL改善；二、落地页URL打不开或者打开速度太慢，可查看推广URL速度报告解决；三、推广页面用户体验欠佳。

网站跳出率：指某个时间段内，只浏览了一页即离开网站的访问次数占总访问次数的比例。对于某页面的跳出率算法：从这个页面进入网站没有再点击其他页面即离开的次数/所有进入这个页面的次数。对于整个网站跳出率的算法：只浏览一个页面即离开的访问次数/进入网站的总次数。网站跳出率是评价一个网站性能的重要指标，跳出率高，说明网站用户体验做得不好，用户进去就跳出去了，反之如果跳出率较低，说明网站用户体验做得不错，用户能够找到自己需要的内容。而且以后他可能还会再来光顾你的网站，提高了用户黏性。慢慢地就可以积累大量的网站用户。

优化方法：网站跳出率高低决定了这个网站的用户用户黏性如何，在搜索引擎优化中，把网站跳出率作为相对重要的考核标准之一。网站跳出率的优化方式：提升网站的访问速度；关注浏览器的兼容性；网站导航加搜索；增加相关性强的内容；巧妙的锚文本。

平均点击价格计算公式为：消费/点击量，它的调整可以更好地控制推广成本。

ROI（returnoninvestment），即投资回报率，等于利润/投入的百分比。