从0开始教你如何做数据分析

㈠ 如何做数据分析

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

㈡ 如何做好数据分析

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

㈢ 零基础学数据分析应该怎么入门

数据科学是一门应用学科，需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面就简单提供一个数据分析入门的路径：

第一阶段：Excel数据分析

每一位数据分析师都脱离不开Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。

第二阶段：SQL数据库语言

作为数据分析人员，首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。

第三阶段：数据可视化&商业智能

数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。

学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

㈣ 零基础学习数据分析要做哪些准备

统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。而且大家都有一定基础，平时工作中也经常用，学习起来应该很容易，重点应该加强对于各类函数以及EXCEL数据可视化的学习。

3.代码语言的了解

数据分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，这些都需要强大的代码知识做支撑，所以有想学习数据分析的小伙伴可以在学习之前初步对代码有一个了解，这样不至于真正学习起来手足无措。

关于零基础学习数据分析要做哪些准备，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈤ 零基础小白怎如何学习数据分析

【导读】作为当下的热门，数据分析受到了很多小伙伴的欢迎，一方面是其比较高的薪资造就，另一方面也是数据行业的未来发展前景非常的不错。不过小编发现很多小伙伴们刚燃起进军数据分析行业的斗志，就被一些人的三言两语给劝退了。都0202年了，怎么还会有人以为，只有专业的同学，才能做数据分析师?今天小编就来和大家说说零基础小白怎如何学习数据分析?

数据分析师需要掌握什么?

数据分析师是一个收入高、待遇优的职业。但是天底下哪有那么好的事?没有人能随随便便成为数据分析师。为此，刚开始学习数据分析师的小伙伴们可以从这几个方面着手学习：

1、编程语言。在数据分析师进行数据分析时，一定会用到Python或者R等编程语言。如果你是一个没有任何编程基础的小白，你可以先从最基础的C开始学起，然后再选择学习Python还是R语言。

2、数学。有人就要说了：“我小学一年级就开始学数学了，数学能力肯定不在话下。”咳咳，数据分析可不是要你处理一加一等于几的数学问题，这些问题现在计算机可都会做啦!而作为机智的二十一世纪人类，有更伟大的事情等着我们——处理有关矩阵、微积分、积分以及线性代数等问题。

3、统计学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。数据分析师通过使用统计方法，来分析和解释数据哦~

非专业怎么学数据分析?

1、了解企业有关数据分析师的招聘要求

具备什么技能的人，才能成为企业所需要的数据分析师呢?在开始自己的学习之旅前，你可以先浏览一下各大招聘网站，看看各大公司的有关数据分析师的招聘要求。你要会什么样的软件，具备什么样的技能，招聘要求上都写得清清楚楚。多关注企业的招聘要求，要学什么，你心里就有数了。

2、寻找与数据分析有关的学习资源

网络上有数以万计的学习教程可供你选择，你可以在B站、知乎以及CSDN等各大平台搜索到。(PS：买瓶饮料不如买门课，我们博为峰的抖音账号上也有专门售卖数据分析的试听课程，巨划算哦~)

但是，专门花几个月的时间学习数据分析的确能让你入门，但这并不意味着后续你就可以不学了。优秀的数据分析师一定懂得与时俱进，及时补充数据分析方面的知识。

3、找相关数据分析的实习工作

刚毕业或者在校的小伙伴们可以尝试找与数据分析相关的实习工作。实习过程中，你可以结实很多数据分析方面的大牛。脸皮厚一点，多向大牛问问题。等你真正工作了，你就会发现，企业的问题很多问题都需要你来处理，而不是说你给企业提问题。

注意!实习一定不要太在意公司给的薪水，能学到东西的实习才是好实习!有些企业给的实习工资的确高，但是，要么他会让你做一堆与数据分析无关的工作(整理文档、买咖啡);要么他对你的数据分析能力要求非常高，可是，如果你能力很强，你却依旧拿着实习的工资，对你来说是很不公平的。因此，即便是实习工作，我们也要擦亮眼睛找哦~

4、选择你感兴趣的行业着手

各行各业都会运用到数据分析，你可以选择你喜欢的行业进行深入分析。如果你爱打游戏，你可以选择往游戏公司的数据分析师方向发展。同样，如果你是一个爱美的女生，你就可以选择时尚服装行业。

5、结合你所学的专业学习数据分析

大学所学的专业知识真的完全用不上吗?也不一定啦。比如，你大学学的专业是物流管理，当你掌握了数据分析能力后，你可以考虑去物流公司应聘，研究研究怎么才能更快地把快递送到客户手上，它不香吗~

6、结交网络上的数据分析大神

没有数据分析师会是周震南这样的2G少年，更多的应该是丁禹兮这样的5G冲浪选手。人们因为爱好和人生选择的一致，即使在网络世界，也可以成为朋友。数据分析界亦是如此哦。当你在知乎平台抛出一个问题时，一定会有很多人回复你。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“零基础小白怎如何学习数据分析?”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。