從0開始教你如何做數據分析

㈠ 如何做數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

㈡ 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

㈢ 零基礎學數據分析應該怎麼入門

數據科學是一門應用學科，需要系統提升數據獲取、數據分析、數據可視化、機器學習的水平。下面就簡單提供一個數據分析入門的路徑：

第一階段：Excel數據分析

每一位數據分析師都脫離不開Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量，可以應付絕大部分分析工作。雖然現在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。

第二階段：SQL資料庫語言

作為數據分析人員，首先要知道如何去獲取數據，其中最常見的就是從關系型資料庫中取數，因此可以不會R，不會python，但是不能不會SQL。DT時代，數據正在呈指數級增長。Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產品有一點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習資料庫。

第三階段：數據可視化&商業智能

數據可視化能力已經越來越成為各崗位的基礎技能。領英的數據報告顯示，數據可視化技能在歷年年中國最熱門技能中排名第一。

學習數據分析可以到CDA數據分析認證中心了解一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

㈣ 零基礎學習數據分析要做哪些准備

統計學是數據分析的基礎，因為數據分析需要對大量數據進行統計分析，大家可以通過對統計學的學習，培養數據分析最基本的一些邏輯思維。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初級的數據分析工具，在處理的數據量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對於各類函數以及EXCEL數據可視化的學習。

3.代碼語言的了解

數據分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數據分析的小夥伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至於真正學習起來手足無措。

關於零基礎學習數據分析要做哪些准備，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈤ 零基礎小白怎如何學習數據分析

【導讀】作為當下的熱門，數據分析受到了很多小夥伴的歡迎，一方面是其比較高的薪資造就，另一方面也是數據行業的未來發展前景非常的不錯。不過小編發現很多小夥伴們剛燃起進軍數據分析行業的鬥志，就被一些人的三言兩語給勸退了。都0202年了，怎麼還會有人以為，只有專業的同學，才能做數據分析師?今天小編就來和大家說說零基礎小白怎如何學習數據分析?

數據分析師需要掌握什麼?

數據分析師是一個收入高、待遇優的職業。但是天底下哪有那麼好的事?沒有人能隨隨便便成為數據分析師。為此，剛開始學習數據分析師的小夥伴們可以從這幾個方面著手學習：

1、編程語言。在數據分析師進行數據分析時，一定會用到Python或者R等編程語言。如果你是一個沒有任何編程基礎的小白，你可以先從最基礎的C開始學起，然後再選擇學習Python還是R語言。

2、數學。有人就要說了：「我小學一年級就開始學數學了，數學能力肯定不在話下。」咳咳，數據分析可不是要你處理一加一等於幾的數學問題，這些問題現在計算機可都會做啦!而作為機智的二十一世紀人類，有更偉大的事情等著我們——處理有關矩陣、微積分、積分以及線性代數等問題。

3、統計學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。數據分析師通過使用統計方法，來分析和解釋數據哦~

非專業怎麼學數據分析?

1、了解企業有關數據分析師的招聘要求

具備什麼技能的人，才能成為企業所需要的數據分析師呢?在開始自己的學習之旅前，你可以先瀏覽一下各大招聘網站，看看各大公司的有關數據分析師的招聘要求。你要會什麼樣的軟體，具備什麼樣的技能，招聘要求上都寫得清清楚楚。多關注企業的招聘要求，要學什麼，你心裡就有數了。

2、尋找與數據分析有關的學習資源

網路上有數以萬計的學習教程可供你選擇，你可以在B站、知乎以及CSDN等各大平台搜索到。(PS：買瓶飲料不如買門課，我們博為峰的抖音賬號上也有專門售賣數據分析的試聽課程，巨劃算哦~)

但是，專門花幾個月的時間學習數據分析的確能讓你入門，但這並不意味著後續你就可以不學了。優秀的數據分析師一定懂得與時俱進，及時補充數據分析方面的知識。

3、找相關數據分析的實習工作

剛畢業或者在校的小夥伴們可以嘗試找與數據分析相關的實習工作。實習過程中，你可以結實很多數據分析方面的大牛。臉皮厚一點，多向大牛問問題。等你真正工作了，你就會發現，企業的問題很多問題都需要你來處理，而不是說你給企業提問題。

注意!實習一定不要太在意公司給的薪水，能學到東西的實習才是好實習!有些企業給的實習工資的確高，但是，要麼他會讓你做一堆與數據分析無關的工作(整理文檔、買咖啡);要麼他對你的數據分析能力要求非常高，可是，如果你能力很強，你卻依舊拿著實習的工資，對你來說是很不公平的。因此，即便是實習工作，我們也要擦亮眼睛找哦~

4、選擇你感興趣的行業著手

各行各業都會運用到數據分析，你可以選擇你喜歡的行業進行深入分析。如果你愛打游戲，你可以選擇往游戲公司的數據分析師方向發展。同樣，如果你是一個愛美的女生，你就可以選擇時尚服裝行業。

5、結合你所學的專業學習數據分析

大學所學的專業知識真的完全用不上嗎?也不一定啦。比如，你大學學的專業是物流管理，當你掌握了數據分析能力後，你可以考慮去物流公司應聘，研究研究怎麼才能更快地把快遞送到客戶手上，它不香嗎~

6、結交網路上的數據分析大神

沒有數據分析師會是周震南這樣的2G少年，更多的應該是丁禹兮這樣的5G沖浪選手。人們因為愛好和人生選擇的一致，即使在網路世界，也可以成為朋友。數據分析界亦是如此哦。當你在知乎平台拋出一個問題時，一定會有很多人回復你。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「零基礎小白怎如何學習數據分析?」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。