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筆者向我們說明了學(xué)會數(shù)據(jù)分析對于運營人的重要性，并介紹了如何掌握數(shù)據(jù)分析技能。

作為一個在大學(xué)與統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、計算機這些學(xué)科完全絕緣的語言學(xué)專業(yè)的畢業(yè)僧，同時又是一個從醫(yī)療銷售半路出家轉(zhuǎn)行到互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品運營。連數(shù)據(jù)零基礎(chǔ)都算不上，到現(xiàn)在玩得轉(zhuǎn)SQL，寫得了代碼，利用這些工具極大地提升了工作效率，也幫助我獲得了更多的職場機會。

這篇文章來說下，怎么掌握數(shù)據(jù)分析技能。

一、為什么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

1. 運營的尷尬：運營人需要一個硬技能

每個初入行的新人都會察覺到，運營是一個似乎并沒有自己的核心競爭力和安全感的工作。因為每天的工作好像都被各種瑣事所圍繞，而只有一個主題是永恒不變的，那就是——提需求，不斷地提各種需求。

運營人需要一個硬核技能，提升自己的職業(yè)價值，提高自己的職業(yè)安全感，而不是每天都在各種的等排期：數(shù)據(jù)分析排期、產(chǎn)品設(shè)計排期、UI排期、開發(fā)排期。

運營迫切需要通過利用SQL/Python等工具，從數(shù)據(jù)中及時發(fā)現(xiàn)更多的業(yè)務(wù)價值，提高自己的產(chǎn)出。

2. 數(shù)據(jù)分析的前景

這幾年隨著人工智能的火熱，數(shù)據(jù)分析技能也逐漸受到了更多的認可。從國外BA專業(yè)申請和國內(nèi)數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)的火熱也可見一斑。但對于在職人士，從單純的技能習(xí)得角度去看，BA的能力完全是可以自學(xué)獲得的。

我認為：未來數(shù)據(jù)分析能力在運營人的能力模型中的比重仍會繼續(xù)加大，將來甚至?xí)D壓數(shù)據(jù)分析師的需求和生存空間。所以，對于數(shù)據(jù)分析，前景很好；而數(shù)據(jù)分析師，前景并不樂觀。

二、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要做的準備

1. 明確方向

數(shù)據(jù)分析有兩個方向：

1. 業(yè)務(wù)向：如數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師，對技術(shù)要求并不那么高；
2. 技術(shù)向：需要懂?dāng)?shù)據(jù)挖掘、算法等，對技術(shù)的要求較高。

從自己的定位來看，并不打算做數(shù)據(jù)挖掘，因為自己的知識結(jié)構(gòu)和時間上的投入產(chǎn)出比可能并不太高。主要希望通過數(shù)據(jù)分析技能，增強自己作為產(chǎn)品運營的競爭力。

2. 做好持久戰(zhàn)準備

于我一個沒有任何基礎(chǔ)的純小白而言，并不是能速成的，需要做好持續(xù)學(xué)習(xí)的準備。

三、做好數(shù)據(jù)分析需要具備哪些技能

• 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識
• Excel的熟練使用
• SQL
• Python
• 分析方法和思維
• 對業(yè)務(wù)的充分理解

從自身來看，主要需要彌補的為：SQL+Excel+統(tǒng)計+Python。主要以看書為主，視頻為輔，不需要報任何的培訓(xùn)班。

1. SQL

SQL大概是互聯(lián)網(wǎng)公司做數(shù)據(jù)分析用到的最多、最重要的工具了。在整個數(shù)據(jù)分析過程中，用SQL提取數(shù)據(jù)，可能要占到整個數(shù)據(jù)分析過程的50%-80%，以至于很多數(shù)據(jù)分析師都被戲稱為“SQL Boy/Girl”。

MySQL數(shù)據(jù)庫的功能可以用四個字概括：增刪改查。

但是對于我們來說，我們能用到的只會有數(shù)據(jù)庫查詢功能，其它權(quán)限是不可能開放給你的。

如果數(shù)據(jù)庫你覺得生澀的話，可以這么理解：

• SQL？ 就是一條存取數(shù)據(jù)的命令；
• 數(shù)據(jù)庫？ 就相當(dāng)于一個文件夾；
• 數(shù)據(jù)表？ 就相當(dāng)于文件夾內(nèi)的一個Excel文件。

表名就是文件名；表中的每一列有一個名字，就是列名，也可以成為字段。

SQL的學(xué)習(xí)可以分為三塊：

1. 簡單查詢
2. 關(guān)聯(lián)查詢
3. 函數(shù)引用

什么是查詢呢？

在數(shù)據(jù)庫建立之后，通過sql命令里最常用的語句SELECT，讓我們查看數(shù)據(jù)庫里保存的數(shù)據(jù)，并可以進行一定的分析和歸納。

（1）簡單查詢

SELECT語句的完整格式包含6個子句：

1. FROM 子句：查詢數(shù)據(jù)的表，指定數(shù)據(jù)的來源；
2. WHERE 子句：查詢數(shù)據(jù)的過濾條件；
3. GROUP BY 子句：對匹配 WHERE 子句的查詢結(jié)果進行分組；
4. HAVING 子句：對分組后的結(jié)果進行條件限制；
5. ORDER BY 子句：對查詢結(jié)果進行排序，后面跟 DESC 降序或 ASC 升序（默認）；
6. LIMIT 子句：對查詢的顯示結(jié)果限制行數(shù)。

（2）關(guān)聯(lián)查詢

如果要進行多表查詢，就需要用到連接。

連接查詢是把兩個或多個表連接在一起來獲取數(shù)據(jù)，是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中最主要的查詢。表的連接方式主要包括內(nèi)連接、外連接和交叉連接等。

1. from 指定查詢表名、并給出別名；
2. left join 左外連接，左表全部記錄及右表匹配記錄出現(xiàn)在查詢結(jié)果中；
3. inner join 內(nèi)連接，左表和右表共同的記錄出現(xiàn)在查詢結(jié)果中；
4. right join 右外連接，右表全部記錄及左表匹配記錄出現(xiàn)在查詢結(jié)果中；
5. on 指定關(guān)聯(lián)條件。

表連接后的結(jié)果可以通過這個圖清晰地展示出來：

（3）函數(shù)引用

利用函數(shù)可以提高sql的效率，經(jīng)常用到的函數(shù)主要有：

• 邏輯運算：and、or、not；
• 數(shù)值運算：round、floor、ceil、rand、exp、sqrt等；
• 日期函數(shù)：from_unixtime、unix_timestamp、year、month、day、hour、minute、second、weekofyear、detediff、date_add、date_sub等；
• 條件函數(shù)：if、coalesce、case when等；
• 字符串函數(shù)：concat、substr、trim、reverse、split等；
• 集合統(tǒng)計函數(shù)：count、sum、max、min、percentile等。

推薦書目：

推薦下我們部門每個運營同學(xué)人手一本的必備書目：《SQL必知必會》

經(jīng)典習(xí)題：https://blog.csdn.net/flycat296/article/details/63681089

Hive：

隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，很多時候mysql已經(jīng)滿足不了數(shù)據(jù)需要，很多公司開始使用hive或者presto。其實有了SQL的基礎(chǔ)，HIVE學(xué)習(xí)還是比較簡單的。

推薦書目：《HIVE編程指南》。

重點看下HQL的數(shù)據(jù)操作、查詢、調(diào)優(yōu)部分，與mySQL大同小異，只是一些語法需要單獨注意下即可。

2. Excel

Excel大家多少都會一些，它的功能很強大，但是絕大多數(shù)人，可能使用了它的1%功能都不到。

Excel 可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策等。

作為常用的數(shù)據(jù)處理和展現(xiàn)工具，我們除了要熟練使用Excel 的函數(shù)和數(shù)據(jù)透視表等操作工具外，更重要的是，利用好Excel 的可視化，用圖表將結(jié)論展現(xiàn)出來，這樣分析和可視化能力會得到迅速提高。

SQL+Excel可以說是數(shù)據(jù)分析的必備神器。

推薦書目：《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》。

這本書不只是介紹Excel的功能，更重要的是介紹一些實踐場景中數(shù)據(jù)分析的步驟和思路，對于初學(xué)者有很大的指導(dǎo)意義。

3. 統(tǒng)計學(xué)

統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)，可以使數(shù)據(jù)分析更加系統(tǒng)化。

沒有統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展之路不會長遠，因為在工作中可能會常常遇到不知道該用什么方法找尋數(shù)據(jù)規(guī)律的瓶頸，因此掌握數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識是成為一名優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)。

主要需要掌握：

• 用于集中趨勢分析的平均數(shù)、中數(shù)、眾數(shù)；
• 用于離中趨勢分析的全距、 四分差、平均差、方差、標準差；
• 研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系的相關(guān)分析；
• 確定兩種或 兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的回歸分析；
• 揭示同一個變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系的關(guān)聯(lián)分析、R-Q 型因子分析；
• 研究從變量群中提取共性因子 的因子分析；
• 用于兩個及以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗的方差分析；
• 概率及分布、參數(shù)估計、 假設(shè)檢驗等等經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)內(nèi)容。

很多人都推薦《商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計》，說實話，這本書對小白并不友好。

我的進階路徑是：《赤裸裸的統(tǒng)計學(xué)》→《深入淺出統(tǒng)計學(xué)》→《商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計》

前面兩本書更加有趣味性，對于小白，更容易理解，不至于讓你很快從學(xué)習(xí)到放棄。

3. Python

說實話，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)日常的數(shù)據(jù)分析中用到python的機會并不多，SQL+Excel可以說能解決95%的工作需要。另外5%主要是在數(shù)據(jù)量較大，SQL已經(jīng)無法滿足工作需要時，那么Python大法就該出場了。

我們分析一般都是有了現(xiàn)成的公司數(shù)據(jù)，很少有從外部獲取的，所以爬蟲，可以暫時先不學(xué)，有需要的話，先找爬蟲插件搞定即可。

主要學(xué)習(xí)python基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)分析的幾個包。

作為一個沒有編程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計基礎(chǔ)的小白，我是從《父與子的編程之旅》開始看的，這本書對我這種完全負基礎(chǔ)的人，真是極度友好?？梢哉f，看了很多推薦的書和視頻，最開始學(xué)習(xí)的時候，只有這一本書是我可以看懂，而且看得下去的。

這本書看完后，又對照《笨方法學(xué)python》做了些題目，然后可以進入python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)，主要是《利用python進行數(shù)據(jù)分析》，主要掌握numpy、pandas、Matplotlib庫等。

附上我很早之前的一個非常簡單的練習(xí)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33390208。

四、總結(jié)

最后總結(jié)下來，整個時間段，基本可以分為：

• SQL：學(xué)習(xí)1個月，專門練習(xí)1個月，另加工作中持續(xù)練習(xí)；
• Excel：學(xué)習(xí)2周，專門練習(xí)1周；
• 統(tǒng)計學(xué)：學(xué)習(xí)2個月；
• Python：學(xué)習(xí)6個月，一直在練習(xí)。

數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品運營都必須具備的能力之一，隨著科技的發(fā)展，不懂技術(shù)的運營和產(chǎn)品終將要被淘汰。

現(xiàn)在稀缺的技能，在未來，一定會成為必備的一項基礎(chǔ)素質(zhì)。

我們應(yīng)該面向未來去學(xué)習(xí)。

一起加油~~

本文由@從南 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash, 基于CC0協(xié)議