我的数据分析学习方法

历史知识 2025-07-27 15:13历史文化www.ettschool.cn

一、基础工具学习路径

1. 必学三件套：

Excel：掌握基础数据处理和图表制作即可，工作中再进阶

SQL：推荐MySQL入门，基础语法通用其他数据库

BI工具：PowerBI/Tableau选其一，重点学习可视化逻辑

2. 扩展工具建议：

Python可作为加分项，但不必焦虑（重点学列表/字典等数据结构）

Hadoop等大数据工具待入职后针对性学习

二、业务能力培养

1. 分析方法论：

对比分析法（活动前后/竞品对比）

逻辑树分析法（复杂问题拆解）

异常值检测（箱线图+同期对比）

2. 关键思维：

三维透视（时间/指标/业务维度交叉验证）

数据清洗意识（异常值处理占分析60%时间）

因果区分（警惕季节性波动伪增长）

三、实战提升策略

1. 项目训练顺序：

① 漏斗分析（转化率优化）

② 用户分层运营（RFM模型）

③ 业务归因分析（KPI缺口定位）

2. 质量检验技巧：

360度验证（技术总监核数据+业务总监验感知）

核心指标法（优先处理高贡献度问题）

四、学习资源选择

1. 推荐学习平台：

B站系列课（冷凡社长三模块体系）

百度内部培训（含业务场景模拟）

2. 避坑指南：

避免过早深入Python高阶应用

警惕"全工具通吃"类课程

建议每天保持2小时专项训练（工具40%+业务40%+复盘20%），重点培养数据敏感度和业务解读能力。初期可先用Excel+SQL完成完整分析闭环，再逐步扩展工具链。