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精益数据分析权威发布_精益管理的100个方法(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

精益数据分析

数据分析新手必踩的坑，避开这些陷阱！入职已经四个月，终于顺利转正了，心里踏实了不少。回顾这段时间，发现自己之前学数据分析的时候走了不少弯路，浪费了不少时间。数据分析的重要性不言而喻，即使是非专业的岗位，比如运营、产品、市场、销售等，也需要和大量数据打交道。掌握数据分析能力，确实能为自己的工作增色不少。以下是我总结的一些新手学数据分析时可能会踩的坑： SQL是重中之重 𐟓Š 无论是工作还是面试，SQL的比重都很大。掌握基本语法、常用的集合函数、SQL的执行顺序和嵌套查询是基础，但更高的提升还是要在实际场景中应用。疯狂积累业务知识 𐟓š 数据分析岗位的目的是推动业务发展，所以需要疯狂积累业务知识。业务知识不是一本书就能讲完的，需要在项目和工作中长期积累。推荐一个app叫Datayes投研，上面可以免费看各行业的研报。培养数据分析思维 𐟧 刚开始工作时，面对领导的任务，很多人都是从技术角度出发，做一堆图表和一堆数据，但分析方法没用上。数据分析思维是必备的，可以把常见的数据分析模型和使用场景整理出来，比如用户运营的AARRR模型、客户价值的RFM模型、转行问题的漏斗模型、数据校验的辛普森悖论等。推荐几本书：《数据化管理》《精益数据分析》《大数据分析方法》。报班还是自学？ 𐟒𛊨🙤𘪩—˜每天都有人问。其实分情况，培训能帮你解决一部分问题，比如提供资料、课程体系、数据和练习指导，甚至还有就业的配套服务，花钱买省心。但如果你本来学历好，学习能力又强，可能在项目的部分需要别人提点，其他的自学也是可以的。数据分析不仅仅局限于数据分析师这份工作，如果你掌握一点数据分析能力，在5G时代，肯定是有益于自己的。

数据分析能力：职场中的超级技能！ 𐟔 数据分析能力，这个看似不起眼的技能，实际上在职场中有着惊人的价值！无论你从事哪个行业，掌握数据分析技巧都能让你如虎添翼。 𐟌𐠤𘾤𘪤𞋥퐯𜚊运营+数据分析 = 精细化运营产品+数据分析 = 决策可行性推断 HR+数据分析 = 人才评估的数据支撑市场营销+数据分析 = 精准用户画像描绘 𐟌 在互联网、咨询、金融、医药、航空、电商、房产、新零售等行业中，数据分析能力都是加分项。热门岗位如大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等，都离不开这一技能。 𐟓š 数据分析学习路径： 1️⃣ Excel基础《王佩丰 EXCEL 基础教材24讲完整版》《25堂课，零基础教你做出高逼格的 EXCEL 图标》《 EXCEL 动态仪表盘制作流程，非常详细》 2️⃣ SQL入门《尚硅谷 MySQL 基础＋高级篇》《戴师兄全网最良心数据分析自学教程》《狂神说 MYSQL 最新教程通俗易懂》 3️⃣ Python进阶《黑马程序员600级 python 入 i 门到精通》《小甲鱼零基础入门学习 python 》《马士兵 python 入门基础版》多刷题：LeetCode、牛客网 4️⃣ 业务学习《深入浅出的数据分析》《人人都是产品经理》进阶书籍：《精益数据分析》《增长黑客》 𐟒ᠩ™䤺†学习书籍，也要关注行业动态，多学习大佬的汇报和分析问题的角度。 𐟓– 这些内容虽然可以通过网课和书本学习，但对于小白来说，通过备考BDA来学习会更有效。一方面，跟着计划安排走会很有效率，另一方面，效果也很好！ 𐟘‰ 我就是通过备考数据分析师学习的，真的很有效果！图2是我的学习途径，大家可以参考一下~

数据分析必学技能清单，避免踩坑指南作为一名在数据分析领域摸爬滚打了4年的老手，我真心建议大家在学习数据分析时不要盲目行动。𐟚력ˆ𖥮š好自己的学习路线，这样才能避免踩坑，否则可能会一无所获。以下是我整理的一份详细的学习攻略，希望能帮到大家。 1️⃣ Excel基础篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：小破站上的《戴师兄Excel基础操作》和《王佩丰Excel基础教程24讲》 2️⃣ SQL进阶篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：小破站上的《戴师兄SQL入门实战》和Mosh的《SQL进阶教程》 𐟔𘠦Ž訍书籍：《SQL必知必会》（这本书很薄，适合边练边看） 𐟔𘠥ˆ𗩢˜网站：w3schools、牛客网（50题） 3️⃣ 统计学基础 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：可汗学院的统计学教程 𐟔𘠦Ž訍书籍：《深入浅出统计学》和《统计学》 4️⃣ Tableau入门篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：《戴师兄Tableau零基础教程》 5️⃣ Python进阶篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍书籍：《利用Python进行数据分析》和《对比Excel，轻松学习Python数据分析》 𐟔𘠦Ž訍视频：中国大学MOOC上的《北京理工大学嵩天老师Python基础》和小破站上的《戴师兄Python基础与实战分析》 𐟔𘠦Ž訍网站：白月黑羽（免费）和风变编程Python（付费） 6️⃣ 业务知识篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍书籍：《深入浅出的数据分析》、《精益数据分析》、《商业分析全攻略》和《谁说菜鸟不会数据分析》 𐟔𘠦Ž訍网站：人人都是产品经理 7️⃣ 机器学习篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：五分钟机器学习教程 𐟔𘠦Ž訍书籍：《数据挖掘与数据化运营实战》和《百面机器学习》 8️⃣ 大厂实战项目 𐟔𘠥œ襮Œ成上述内容后，可以进行实战练习，如阿里云天池、和鲸社区等。 ❤️ 数据分析本身上手快，入门不难，对小白来说特别友好，带来的薪资增长相当可观，可以说性价比超高！但我们也要掌握好的学习路线，才能更好地学习。希望以上分享的攻略能帮助到大家~

零基础入门数据分析必读书籍推荐如果你对数据分析感兴趣，但没有任何基础，不要担心！这里有一些书籍可以帮助你从零开始学习数据分析。 SQL SQL是数据分析的基础，不会SQL就相当于没有工具。你可以通过阅读《SQL基础教程》来快速入门，然后多刷题，牛客、力扣的题库都是不错的选择。 Python Python在初阶数据分析中用得不多，除非你的岗位需要算法或建模。你可以把《Python数据科学手册》当作字典使用，《利用Python进行数据分析》结合业务场景也不错。《Python编程：从入门到实践》则是一个完整的知识框架，适合系统学习。 Excel/Tableau 学习Tableau可以看《人人都是数据分析师》，但更推荐看视频教程，因为操作视频教学会更清晰。Excel方面，建议边用边学，先掌握常用的函数和透视表透视图，遇到不懂的再翻书，《我最想要的Excel数据分析书》和《深入浅出Excel VBA》都是不错的选择。统计学/机器学习如果你不是科班出身，统计学知识可以补一补。《统计学入门很简单》适合纯小白，《统计学习方法》数学推理较多，偏机器学习。建议搭配统计软件如SPSS、SAS、R一起学习，虽然很多公司不怎么用了，但学习过程会更有条理。数据分析思维没有实习经验的小白可以先看一些书补补业务知识。《精益数据分析》和《增长黑客》都是不错的选择，虽然实践更重要，但书中的理论可以帮助你更好地理解业务。因果推断因果关系已经不算入门知识了，这块可以暂时放一放，学好前面的内容更重要。《为什么》会结合历史背景带你进入因果世界，《因果推断实用计量方法》则是纯方法论的书，后期再看也不迟。转行需谨慎，决定好转行的朋友们就努力吧！

𐟓š从入门到进阶，数据分析必读书单推荐 𐟒᥯𙤺Ž新媒体运营人员来说，数据分析是一个既爱又恨的领域。特别是对于新手来说，每天花费大量时间在数据分析上，效率低下，不知从何下手。别担心，这里有一份从入门到进阶的数据分析书单，帮助你快速提升数据分析能力。 𐟌Ÿ一、入门必读 1️⃣《谁说菜鸟不会数据分析》作者：张文霖、刘夏璐、狄松豆瓣评分：7.4 内容：这本书以生动的形式介绍了数据分析的基本步骤，降低学习门槛，非常适合初学者。 2️⃣《深入浅出数据分析》作者：Michael Milton 豆瓣评分：7.5 内容：通过类似“章回小说”的形式，生动地展示优秀数据分析人员应知应会的技术。 3️⃣《集体智慧编程》作者：Toby Segaran 豆瓣评分：9.0 内容：这本书是学习数据分析、数据挖掘和机器学习的第一本书，非常适合初学者。 𐟌Ÿ二、进阶推荐 1️⃣《精益数据分析》作者：本杰明ⷥ𐤧瑧𛴥凣€阿利斯泰尔ⷥ…‹罗尔豆瓣评分：8.2 内容：本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。 2️⃣《机器学习实战》作者：Peter Harrington 豆瓣评分：8.1 内容：通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据。 3️⃣《用数据讲故事》作者：Cole Nussbaumer Knaflic 豆瓣评分：8.4 内容：本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。 𐟌Ÿ三、高级进阶 1️⃣《增长黑客》作者：范冰豆瓣评分：7.6 内容：增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色，主要依靠技术和数据的力量来达成各种营销目标，而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。 2️⃣《数据化管理》作者：黄成明豆瓣评分：8.3 内容：《数据化管理》讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事。

𐟓šCDA数据分析师培训全攻略𐟓ˆ 𐟎“ 想要成为CDA数据分析师？这里有一份超详细的培训攻略等你来拿！ 𐟓Œ 第1-2周：统计学基础 𐟓š 推荐学习《深入浅出统计学》，掌握统计学的核心知识，为后续的数据分析打下坚实基础。 𐟓Œ 第3-4周：掌握BI工具 𐟒𛠦Ž訍学习Power BI和Tableau，这些可视化工具将帮助你更直观地理解数据，并提升工作效率。 𐟓Œ 第4-6周：精通SQL语言 𐟒𛠩€š过学习《mysql基础+高级教程》，你将能够熟练地从数据库中提取数据，并进行复杂的数据操作和分析。 𐟓Œ 第6-7周：Python编程之旅 𐟐 跟随Python分析三部曲，你将深入理解Python编程语言，为数据分析提供强大的编程支持。 𐟓Œ 第7-8周：业务知识大揭秘 𐟓š 通过《深入浅出数据分析》和《精益数据分析》，你将更深入地了解业务知识，为数据分析提供更有深度的理解。 𐟌Ÿ 完成这八周的学习，你将具备成为一名优秀CDA数据分析师所需的所有技能。不要忘记多练习、多刷题，在实践中不断锤炼自己的技能哦！𐟌Ÿ

如何高效自学数据分析？我的亲身经验分享数据分析其实是可以自学的，但千万别乱学！作为一个原本学工商管理的人，现在成功转行做数据分析师，我的经验绝对靠谱。下面是我总结的学习路线，大家可以参考一下哦！统计学基础（1-2周）首先，统计学是基础中的基础。推荐几个超棒的学习资源：戴师兄的《系统认识数据分析》视频教程，超级详细！《深入浅出数据分析》这本书，好懂又实用。可汗学院的统计学课程，质量也很高。还有一些网站比如36氪、人人都是产品经理、简书，可以拓宽视野。 Excel技能（1-2周，重点！） Excel是数据分析的必备工具，一定要好好学。推荐几个资源：戴师兄的《Excel 基础操作|常用函数大厂周报》，真的很赞！ papaya老师的课堂也很不错。王佩丰的《Excel24讲》也值得一看。记得要查缺补漏和定期复习哦！ SQL语言（1-2周，重点！） SQL是数据处理的核心语言，必须掌握。推荐几个资源：戴师兄的《SQL 入门实战|云端数据库搭建》，超棒！《MYSQL 必知必会》这本书要好好读。黎曼的猜想的《MYSQL 基础+高级教程》很详细。尚硅谷的《HIVE 教程》也很实用。牛客网上的教程可以快速入门。 Python编程（1-2周） Python是数据分析的编程语言，学会它事半功倍。推荐几个资源：孙兴华在某站的《python 分析三部曲》。菜菜的《机器学习 sklearn》。尚硅谷的《机器学习推荐系统项目实战》。爬虫的话还是孙兴华的《python》爬虫教程比较好。 BI工具（2-3周） BI工具比如Tableau和PowerBI也是必备的。推荐几个资源：戴师兄的《Tableau 可视化与仪表盘搭建》。未明学院的《Tableau 零基础教材》。孙兴华的《power BI 基础》和《power BI 函数》。业务学习（补充）最后，业务学习也很重要。推荐几个网站和书籍：人人都是产品经理，常逛逛很有帮助。进阶书籍《精益数据分析》和《增长黑客》。我的学习小技巧真的，“好记性不如烂笔头”。在学数据分析的过程中，记住这两个一定：一定要动手操作，一定要多做笔记，这样才能让学习效果翻倍哦！𐟘œ 最后，真心希望每一个正在努力学数据分析的小伙伴都能快快上岸，找到让自己满意的工作，早日成为自己理想中的样子！加油呀！𐟒ꀀ

数据分析师之路：从零开始到高手嘿，姐妹们！说到CDA数据分析，你们是不是也有过爱恨交织的经历？今天，我要和大家聊聊这个让我又爱又恨的领域。为什么要爱上它？𐟒𐊩斥…ˆ，让我们来聊聊为什么我们会爱上数据分析吧！最直接的原因就是它的高收入。作为一个从零开始转行做数据分析师的女生，我的薪资直接翻倍了！有没有和我一样的小伙伴？请举手！𐟙‹‍♀️ 为什么又恨它？𐟘䊧„𖨀Œ，爱恨交织的另一面就是恨了。恨主要来自学习过程中的种种挑战。作为一个完全的小白，刚开始时，各种专业术语简直像天书一样。好几门课程让我无从下手，整个人都要崩溃了。如何高效学习？𐟓š 经过一番深思熟虑，我决定报个班，这样更高效，能节省不少时间。事实证明，这个决定非常明智。跟着老师的教学路线走，学习起来轻松了不少。学习路线规划𐟗𚯸 这里给大家分享一下我的学习路线规划，特别适合想要自学的小伙伴们。 Excel（1-2周）：非常实用，处理数据非常方便。推荐视频：刘伟的Excel基础大全，书本：《我最想要的Excel数据分析书》。统计学（1周）：包括描述性统计和各类图表，深入一点需要了解线性回归、贝叶斯、假设检验等。推荐视频：小破站可汗统计学，书本：《极简统计学》《深入浅出统计学》。 SQL（1-2周）：必备能力，相对简单。推荐书本：《SQL必知必会》，练习：SQL50题。 BI可视化工具（1周）：主流工具如Tableau，用于数据分析产品化。推荐视频：Tableau教程。数据分析思路（长期）：掌握基本流程：提出问题->理解数据->数据清洗->构建模型->数据分析->数据可视化。推荐书本：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》。 Python/R语言：根据个人兴趣选择学习。推荐书本：《利用Python进行数据分析》《R语言实战》。总结𐟓 总的来说，数据分析师之路虽然充满挑战，但只要规划好学习路线，坚持努力，最终一定能收获满满的知识和技能。希望我的经验能帮到正在考虑转行或自学数据分析的小伙伴们！加油！𐟒ꀀ

考研后迷茫？学数据分析逆袭！大家都说，考研前没时间生活，考研后不会生活。去年考完研，我在家躺了几天，感觉无所事事。省考来不及了，找工作又没经验，真是茫然无措。正好看到身边的朋友在讨论学数据分析，我也决定试试。没想到，经过一段时间的准备，我竟然顺利通过了面试，拿到了一份12k的offer！我的数据分析学习路线 𐟓ˆ Excel：我跟着某站的戴师兄和papaya老师的课程学，还看了王佩丰老师的《Excel24讲》。这些课程帮我打下了扎实的Excel基础。 SQL：学习SQL是数据分析的基础。我参加了戴师兄的《SQL入门实战|云端数据库搭建》课程，还阅读了相关书籍和在线教程。统计学：我学了戴师兄的《系统认识数据分析》课程，还读了《深入浅出数据分析》和统计学相关的内容。 Python： Python是数据分析的重要工具。我学了孙兴华老师的《python 分析三部曲》课程，还跟着尚硅谷老师做了《机器学习推荐系统项目实战》。 BI工具：掌握BI工具对数据分析也很重要。我学了戴师兄和未明学院的Tableau课程，从中获得了很多实践经验。业务学习：我通过网站人人都是产品经理和一些进阶书籍，如《精益数据分析》和《增长黑客》，来拓展自己的业务知识。给大家的建议 𐟒ኤ𘍨恥�†›奋战：找到志同道合的伙伴一起学习。成体系的学习资料：不要只看零散的学习资料，最好选择成体系的学习资料。互相监督：如果学习坚持不住，可以找学习伙伴互相监督。多做实战练习：实践是提升技能的关键。总结 𐟓 如果你也是考完研没事干，不妨试试学一门技能。这样，无论考研结果如何，都有备无患。通过了初试就准备复试，没通过也有一技傍身，完全不用担心找工作的问题。

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