“数据分析师还有未来吗？”这个问题其实每年都会被问到。在各个自媒体平台上搜索“数据分析师”。有很多人关注这个问题。简而言之，进入数据分析行业并不难。确实这个行业底薪稍微好一些。你3-5年的未来取决于你加入公司后的成长。说数据分析师天花板低的人，是因为他们对业务理解不深，或者没有深入研究技术。对于以成长为目标的人来说，数据分析科学家的上限非常高，年收入50万日元很常见。因此，2024年你仍然需要学*数据分析。如果您是数据分析新手或想要学*数据分析，请查看下面的学*路线图。
如何学*数据分析？
数据分析的入门知识大致可以分为以下内容，但是如果利用大学时期掌握的高等数学技能，每周巩固基础，基本上3个月就可以学会。
数据分析的概念
为什么要学*数据分析思维？因为如果你提前分析一个问题，你不会知道问题出在哪里。学*如何进行数据分析思考，就像在你的大脑中安装了一个GPS，帮助你在面对大量问题时快速发现问题并找到解决问题的方向。如果没有这种心态，获取数据就像手里有一张地图，却不知道如何使用，也不知道从哪里开始。
一些常用的想法包括：
1. 结构化思维。结构化思维将问题划分为不同的方向，列出所有可能的想法，最后利用思维导图将它们组织起来，形成清晰的金字塔模型。
这样，就像用放大镜看细节找到问题的核心一样，可以把一个让人困惑的问题变成一张表格，更加系统、深入地思考。
2.面向业务的分析面向业务的分析不仅仅是吸引人的数字和图表的集合，而是将分析结果分解成要点以便在实践中使用的分析。这就需要数据分析师深入了解业务的来龙去脉，并将这些信息与具体项目结合起来进行详细分析。这样，您的分析结果不仅仅是纸上谈兵，而是可以付诸实践并对您的业务产生真正的影响。
如果你真的想帮助一个企业，你需要用商业思维深入挖掘，站在业务人员和你分析的人的角度思考问题，发现现象背后的原因，用数据驱动业务发展。有需要。
有多种方法可以培养这种商业思维。贴近业务，站在别人的角度思考，积累经验，参与更多实际的业务分析，通过实践积累经验。
此外，还有一些基本的分析方法可以帮助您构建特定业务场景的分析模型，包括：
· 象限法：将您的数据二维划分为四个象限，快速识别问题和机会。
· 多维方法：从多个角度分析数据以获得更全面的视角。
· 假设方法：根据假设进行分析，并使用数据来检验这些假设。
· 指数法：利用指数来衡量业务增长或下降的趋势。
· 80/20 法则：帕累托法则。关注20% 最重要的因素通常会产生80% 的影响。
· 比较法：通过比较不同时间段或不同对象的数据来发现差异和趋势。
漏斗法：分析业务流程的各个阶段，找出瓶颈和需要改进的地方。
这些心智模型就像不同的工具，各自适合不同的场景。通过学*和训练这些思维模型，你可以更有效地观察事物、分析问题，提高解决问题的成功率。
第二项硬技能
卓越
学*Excel是一个循序渐进的过程。基础知识：简单的表格数据处理、过滤、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、函数的可视化图表：图形插图、高级图表、数据透视表中的图表插件、VBA 程序开发。
按照这个方法，先了解基础知识，了解整个事情，然后找一些案例研究和实践。访问Excelhome 论坛，了解有关如何使用Excel 解决问题的更多想法。另外，现在Excel中有很多AI工具可以瞬间提高效率。注意这五个小工具。 【硬资料】你值得收藏的5款超强AI数据分析工具
SQL
它主要依靠SQL进行数据分析、数据检索和数据清理。在最初入门阶段，你不需要太担心数据库的问题。您只需要了解常用数据库的类型，并知道如何查询现有表中的数据以及更新和重新编码数据。添加数据并对数据进行标准化。
了解主键、索引等的含义和用法，并使用工具导入导出数据，并使用OBDC或其他接口连接数据库并分析数据。
最好掌握数字排序、数据交叉和合并、数据转换、连接数据表等。
统计数据
为什么要学*统计学？
数据如何说话？当我们计算出数据后，我们如何判断它是好是坏？两个数据集呈现在我面前。如何确定两个数据集之间是否存在显着差异？
要回答这些问题，您需要使用统计知识而不是相信您的眼睛。这是因为眼睛看上去的“好”并不一定是好。而且，“没有区别”并不一定是好事。表现力的差异。
对于大多数数据分析师来说，没有必要获得如此全面和深入的知识。如果你暂时不明白这个理论，那么了解它适用于什么场景就足够了。使用起来需要时间。
数据可视化
简单来说，可视化就是决定数据分析结果是否表达得当、领导是否认同、工资是否上涨的关键。
如何选择最佳的图表类型？趋势、相关性、分布、周期性、地理分布.
如何通过颜色和字体等小细节将事物安排得更漂亮？
布局设计原则、可视化仪表板的叙述性放置、报告标题和结论注释以及整体呈现逻辑。可视化也有很多陷阱，所有这些都必须仔细考虑。
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