京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析如何入门
看来我是个出尔反尔的人,曾经斩钉截铁的说川术最后一弹,如今却厚颜无耻地又出来絮叨。毕竟,人在职场,脸皮不练得越来越厚是对不起吃下去的那么多外卖的。最近的工作、授课、面试,都遇到了这样的问题:我想转行数据分析,如何入门?
混迹这一行也有些年头了,希望絮叨几句让大家少走弯路。
我是知道自己如何入门的,但被问起这个问题,我总会想到如下两句话:
任何事物都可以被量化
有对比才有信息
好的,看似三纲五常的东西又要来的。但今天我喝了点酒,所以,
你的体重是多少?
找称去量一下。所以,为了解决问题,你的第一是要去量化问题,而且要找一个标尺去量化。指针指向了165,我看到了,知道了,没感觉。转念一想,“我去,当年我才135啊!”。通过与过去的对比,我接收到了信息,理解了信息并产生了情绪。随着一段的骂街和内心的纠结,我觉得“我要减肥”。
好,一个典型的数据分析过程就此诞生,量化+纵向对比=结论=执行策略。
“你?180了?比我还厚实呐!”
“4000一年?我一周去一次的话,每次得80块;80块我我可以吃两天饭,他可以买4包烟,他可以喝三杯咖啡,他她可以看一场电影,它可以打两天游戏。”
好,横向对比+代价计量=执行策略优化,又一个数据分析优化过程诞生了。
最终,你的理性分析使你窝在沙发看电视吃薯片或者端着电脑码着无关痛痒的文字。
你大可做一个给活就干,打卡下班,吃饱穿暖,综艺娱乐,游戏怡情,把妞伤钱,触情伤心的新时代好白领。但是,你甘心吗?
数据分析真的有门槛,门槛在于你敢挑战多少个为什么!
为什么170?为什么胖了?为什么要吃?为什么不运动?为什么上班?为什么挣钱?为什么生存?为什么拼搏?为什么活着?为什么要去爱?
为了解答一系列的为什么,你去量化、去搜寻信息、去思考因果、去制定策略,去寻找最优解。
最简单的线性思维,只要你坚持,并对此着迷,你会成为数据分析师。我胖哪了?为什么活着就要劳动?我为什么要胖?逆向思维、跳跃思维和反思,使你成为高级分析师。
为了解答这些为什么,你需要调研信息、问卷调查、数据库查询、数据清洗、维度细分、模型估计等等。因此,你需要去学习并使用工具。
最好,闭嘴,先干活,然后再说话。
曾经我觉得使用工具是第一重要的,现在发现,敢于提问并大胆尝试才是最重要的。
只要你爱思考,敢行动,少说多做,数据分析没有门槛!~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11