解读数据分析基础知识点数据分析基础如何自学( 二 )

这里我推荐《谁说菜鸟不会数据分析》这本书作为EXCEL入门。这本书如果作为数据分析入门书籍是不合格的，因为它有太多内容是关于EXCEL基本操作的，关于数据分析的内容反而很少，但是实事求是的讲这本书里面关于EXCEL数据分析常用公式、数据可视化的内容还是不错的，可以当成一本入门书籍。
3、ACCESS
为什么把ACCESS作为中级数据分析师必备技能，原因很简单，当数据太大，EXCEL又处理不了，又没有很强的编程基础怎么办？ACCESS的优势就体现出来了，它可以在不用掌握很高深编程语言的条件下，处理Excel所不能承载的大存储量的数据原始文件，速度奇快，且易学易用。
作为入门，我推荐《表哥的Access入门》这本书。通过一个简单的小饭馆数据库管理程序的开发过程，对理解数据库和学习一些基本的ACCESS很有帮助。
4、SQL
作为数据分析人员，要想获取数据，肯定就要和数据库打交道，因此sql肯定是要掌握的，在招聘要求中，sql也是很多数据分析岗位的能力要求之一。学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习，主要了解一些数据库查询语言，where，group by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。
推荐书籍：《MYSQL必知必会》
5、Python
Python作为目前最火的编程软件之一，确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力，也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。以下以python的学习路线图：
看起来要学习的内容挺多的，但其实python最大的优势就是语言简约，非常易于读写，如果之前有一定的编程基础，上手很快。推荐书籍《Python编程快速上手》，新手可以跟着书里的内容一步步做，把里面的项目做完，差不多就入门了
6、商业数据分析软件
excel做数据分析难以解决大数据量的问题，对没有编程基础的人来说上手python又比较难，这时候可以选择利用数据分析软件来做数据分析，现在市场上的数据分析软件基本都涵盖来数据采集、处理、分析到可视化展现的过程，操作简单，可视化效果很棒，比较适合新手入门。比较好用的有FineBI、tableau 等等
数据分析方法学习数据分析肯定有人上网百度了不少数据分析方法，什么漏斗分析法，PEST，SWOT模型、杜邦分析法等等。并且由于不同版本的演绎，造成了分析方法种类繁多，令人眼花缭乱，关于分析方法值得一说的就是一定要结合行业特点，特别是对业务的掌握，这样才能事半功倍。下面简单列几个比较通用的分析方法：
1、对比分析法
对比分析法常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。
2、5W2H分析法
这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。
3、SWOT
明确资源优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。
4、PEST
从政治（Politics）、经济（Economics）、社会（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。

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