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“数据分析师还有前途吗？”这个问题真的是年年都有人问。在各个自媒介平台搜一下“数据分析师”，关注这个问题的人非常多。
简单说一下，数据分析入行难度不高，这行的底薪确实会稍好些，至于3-5年后的前途，就得看入行后怎么成长了。哪些说数据分析师天花板低，是由于她们基本无去深入认识业务，亦无深入地学技术。对于奋斗成长的人来讲，数据分析专家的这个天花板是非常高的，年薪50w都很普通。因此说，2024年还是要学数据分析的。
倘若你是数据分析小白或刚好想学习数据分析，能够看下面的学习路线图。
怎样学数据分析？
数据分析的入门知识，大体分为以下这些内容，只要拿出你大学时啃高数的状态，每周夯实一个基本，三个月基本能学成。
一
数据分析思维
为何要学习数据分析思维？由于倘若咱们在分析一个问题前，思维缺失就会显现不晓得问题出在哪里？学习数据分析思维就像是给大脑装了个GPS，当你面对一堆问题时，它就能帮你快速定位，找到处理问题的方向。倘若无这个思维，拿到数据就像是手里拿着一张地图，却不晓得怎么用，完全不晓得从哪里开始。
常用的有些思维方式：
1、结构化思考
结构化思考是《金字塔原理》的核心观点，把问题拆分成区别的方向，把所有能想到的点子都列出来，而后把这些想法按类别分好，最后用思维导图把它们串起来，形成一个清晰的金字塔模型。
经过这种方式，能够更系统、更深入地思考问题，把一团麻变成一个表，就像是用放大镜观察细节，找到问题的核心。
2、业务化分析
业务化分析，便是把分析做到点子上，让分析结果能真正用得上，而不仅是一堆好看的数字和图表。这就必须数据分析师深入认识业务的每一个角落，而后把这些信息和详细项目结合起来，进行深入的分析。这般分析结果不仅是停留在纸面上，而是能够真正落地，对业务产生实质的影响。
想要对业务实实在在的帮忙，必定要带着业务思维去深挖，站在业务人员或分析对象的方向去思考问题，找显现象背面的原由，或用数据来推动业务的发展。
要培养这种业务思维，有几个办法：贴近业务，换位思考，累积经验，多参与实质的业务分析，经过实践来累积经验。
另外，在特定的业务场景下，还有有些基本的分析办法能够帮忙咱们构建分析模型，例如：
·象限法：经过两个维度将数据分为四个象限，帮忙咱们快速识别问题和机会。
·多维法：从多个方向分析数据，以得到更全面的视角。
·假设法：基于假设进行分析，而后经过数据来验证这些假设。
·指数法：运用指数来衡量业务的增长或衰减趋势。
·二八法：即帕累托原则，关注最重要的20%原因，它们常常能产生80%的效果。
·对比法：经过比较区别时间段或区别对象的数据，找出差异和趋势。
·漏斗法：分析业务流程中的各个周期，找出瓶颈和改进点。
这些思维模型就像是区别的工具，每种工具都适合区别的场景。经过对这些思维模型的学习和训练，咱们能够更有效地观察事物、分析问题，加强处理问题的成功率。
二
硬技能
Excel
学习Excel是一个循序渐进的过程
基本的：简单的表格数据处理、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程序研发……
根据这个办法，先过一遍基本，认识个大概，而后去找些案例练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考怎样用excel来处理问题。
另一，此刻Excel的AI工具非常多，能火速提高效率，能够关注这5个小工具。
【干货】5款超强大的AI数据分析工具，意见保藏
SQL
做数据分析，取数、清洗数据，基本都要依赖SQL。初入门周期，针对数据库不必太焦虑，只需认识常用的数据库类型，能够在现有的表格里面查找出数据，能够更新数据对数据进行重编码，晓得怎么增多添加数据，把数据变得规整就行。
理解主键，索引等含义和用处；导入导出数据能够运用工具，分析数据能够运用OBDC或其他的接口对数据库进行连接。
取数的排序，做数据的交集并集，数据转换，数据表合并等这些，最好亦能把握。
统计学
为何要学统计学？
数据怎么能说话呢，算出一个数据，怎么晓得这个数据是好还是坏？有多好有多坏？两组数据呈此刻你面前，怎么判断这两组数据是不是有显著差异？
要回答这些问题，就必要要用到统计学知识，而不是相信自己的眼睛，由于眼睛有时候亦会说谎，你看到的“好”不必定是好，你看到的“无差异”不表率无差异。
针对大部分数据分析师来讲，并不必须把握的那样全面和深入，咱们只必须把握部分知识点，理论倘若暂时搞不懂，只要先晓得在什么场景下用就行，用起来你才会慢慢地搞懂！
数据可视化
可视化说白了是一种表达，数据分析结果表达的是不是到位，领导是不是认同，工资涨不涨，全靠这可视化。
怎样选取最佳的图表类型？趋势性、关联性、分布性、周期性、地理位置分布性……
颜色和字体等细节样式方面，怎样进行更加美观的调配？
布局设计原则，故事性部署可视化仪表板，报告的标题和结论注释，以及整体展现的规律性。还有非常多可视化的陷阱，都必须认真学习。
怎样有效学习数据分析
在学习这块，觉得效率和实用最重要，看欠好的书，看无用的书，常常感动了自己，却做不出感动上司和领导的成绩，你的能力并无得到提升。
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责任编辑：网友投稿
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发表于 2024-8-2 22:45:16
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