从小白到数据分析师大神进阶之路(PDF 70页)
新手学习-一张图看懂数据分析流程.(优选)
新手学习：一张图看懂数据分析流程• 1.数据采集• 2.数据存储• 3.数据提取• 4.数据挖掘• 5.数据分析• 6.数据展现• 7.数据应用一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。
完整的数据分析流程：1、业务建模。
2、经验分析。
3、数据准备。
4、数据处理。
5、数据分析与展现。
6、专业报告。
7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。
因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
1.数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。
当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。
(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。
直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。
这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。
在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。
提升数据分析能力的技巧
提升数据分析能力的技巧数据分析在当今信息爆炸的时代中变得越来越重要。
随着大数据的崛起，数据分析已经成为企业决策的重要依据之一。
然而，要成为一名优秀的数据分析师并不容易，需要掌握一些技巧和知识。
本文将介绍一些提升数据分析能力的技巧，帮助读者更好地应对数据分析的挑战。
一、理解数据的背景和目标在进行数据分析之前，了解数据的背景和目标是至关重要的。
需要明确数据产生的背景、数据的来源以及数据的采集方式。
此外，还需要明确数据分析的目标和需求，以便为后续的数据分析工作提供方向。
二、选择合适的数据分析工具数据分析工具是数据分析的基础，选择合适的数据分析工具对于提升数据分析能力至关重要。
常用的数据分析工具包括Excel、Python、R、SQL等。
根据具体的数据分析需求和个人的熟悉程度选择合适的工具，熟练掌握并灵活应用。
三、收集和整理数据在进行数据分析之前，需要先收集和整理相关的数据。
数据收集可以通过调查问卷、访谈、数据库查询等方式进行。
收集到的数据需要进行整理和清洗，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
四、建立适当的数据模型数据模型是数据分析的基础，可以帮助我们更好地理解数据。
通过建立适当的数据模型，可以有效地揭示数据之间的关系，为后续的数据分析工作提供依据。
常用的数据模型包括关联模型、分类模型、聚类模型等。
五、掌握统计学基础知识统计学是数据分析的重要工具和方法论，掌握一定的统计学知识对于数据分析能力的提升至关重要。
需要了解统计学的基本概念、常用的统计方法，以及如何应用统计学方法解决实际问题。
六、学会数据可视化数据可视化是将数据分析结果以直观的图表形式展示出来的过程。
良好的数据可视化能够帮助我们更好地理解数据，挖掘数据的价值。
学会使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以提升数据分析能力。
七、持续学习和实践数据分析领域发展迅速，新的技术和方法层出不穷。
为了跟上数据分析的最新发展，需要保持持续学习的态度，积极参与相关的培训和学习活动。
数据分析从入门到进阶阅读笔记
《数据分析从入门到进阶》阅读笔记一、数据获取与管理篇在阅读《数据分析从入门到进阶》我首先关注到了数据获取与管理这一核心部分。
因为对于数据分析而言，数据的获取和管理无疑是至关重要的第一步。
书中详细介绍了多种数据获取的途径，首先是从各种公开的数据平台获取，如政府开放数据平台、各类专业数据库等。
其次是网络爬虫技术，通过编程手段从互联网上抓取数据。
还可以通过调查问卷、实地访谈等方式获取一手数据。
对于数据分析人员来说，熟悉并掌握多种数据获取方式是非常必要的。
在获取数据之后，如何进行有效的数据管理也是一大关键。
书中强调了数据清洗的重要性，由于原始数据中可能存在缺失值、异常值等问题，因此需要进行数据清洗以保证数据的准确性和可靠性。
还需要对数据进行整合、分类和标签化等处理，以便后续的分析工作。
数据的真实性和准确性是数据分析的前提和基础，任何低质量的数据都可能导致分析结果出现偏差。
在数据获取和管理过程中，必须严格把控数据质量，确保数据的准确性和可靠性。
随着大数据时代的到来，数据安全问题也日益突出。
在获取和管理数据的过程中，我们必须严格遵守相关法律法规，保护用户隐私和数据安全。
书中也介绍了多种数据安全保护的技术和措施，如数据加密、访问控制等。
通过阅读《数据分析从入门到进阶》中关于数据获取与管理的部分，我深刻认识到数据分析的基石在于数据的获取和管理。
只有掌握了有效的数据获取和管理方法，才能保证数据分析工作的顺利进行。
我也意识到在数据分析和处理过程中，不仅要关注数据的数量，更要关注数据的质量和安全性。
1. 数据获取方式及其优缺点直接数据收集：这是一种最基础的数据获取方式。
通过调查问卷、访谈、观察等手段直接收集数据。
优点是数据的原始性和真实性较高，可以获取一手资料；缺点是耗费的时间和人力成本较大，且可能受到样本数量和质量的影响导致数据偏差。
公开数据源：网络时代，大量的公开数据源为我们提供了丰富的数据资源。
如政府公开数据、企业公开数据等。
数据分析师需要学什么2篇
数据分析师需要学什么2篇第一篇：数据分析师需要学什么随着大数据时代的到来，数据分析师的需求越来越大。
但是，要成为一名优秀的数据分析师，除了具备一定的专业技能外，还需要不断学习和提升自己的综合素质。
本文将从以下几个方面介绍数据分析师需要学习的内容。
一、编程技能数据分析的过程中，编写代码是必不可少的。
因此，数据分析师需要具备一定的编程技能。
常用的编程语言包括Python、R、SQL等。
其中Python和R语言是比较常用的语言，而SQL语言则用于对数据库中的数据进行操作。
学会使用这些编程语言，可以让数据分析师更加高效地进行数据分析。
二、数据可视化数据可视化是将数据以图表等形式展示的过程。
数据分析师需要学习如何用可视化工具将分析结果以简明易懂的方式展示出来，以便让其他人更好地理解数据。
熟悉常用的可视化工具，如Tableau、PowerBI等，可以帮助数据分析师更好地完成数据报告。
三、业务知识虽然数据分析师不需要成为某个领域的专家，但是了解一些基本的业务知识对于完成数据分析任务非常有帮助。
数据分析师需要了解公司的业务、市场和竞争对手情况，以便更好地理解数据，并为企业提供更有价值的建议。
因此，数据分析师需要不断学习业务知识，并将其与数据分析相结合。
四、沟通能力数据分析师需要与不同的人群进行沟通，包括管理层、同事、产品经理等。
因此，数据分析师需要具备良好的沟通能力，并能够用简单的方式向他人解释数据分析的结果。
在进行数据分析之前，数据分析师需要了解问题的背景，并与相关人员沟通，以便更好地了解分析的目的。
五、知识更新数据分析是一个不断发展的领域，新技术和新工具层出不穷。
因此，数据分析师需要不断更新自己的知识，了解新的技术和工具，并适时地将其应用到实践中。
只有保持学习的态度，才能在数据分析领域中保持竞争力。
综上所述，数据分析师需要具备编程技能、数据可视化能力、业务知识、良好的沟通能力和不断学习的态度。
只有将这些能力综合运用，才能成为一名优秀的数据分析师。
如何快速成为数据分析师 [一点资讯]
![如何快速成为数据分析师 [一点资讯]](https://img.taocdn.com/s3/m/7fff94300066f5335a812143.png)
如何快速成为数据分析师？[一点资讯]作者：秦路说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。
优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。
以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。
我的方法倾向互联网领域，不论是分析师这个职位，还是运营、产品的能力发展都是适用的。
其他领域就仁者见仁了。
市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。
今天我们就《七周七学习成为数据分析师》。
没错，七周。
第一周：Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。
不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。
重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。
Excel函数不需要学全，重要的是学会搜索。
即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。
我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。
学会vlookup，SQL中的join，Python 中的merge很容易理解。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。
Excel是熟能生巧，多找练习题。
还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。
表格按照原始数据(sheet1)、加工数据(sheet2)，图表(sheet3)的类型管理。
专栏上写了三篇Excel的文章，比较简单，大体介绍了Excel应用，可以作为职场新人的指南。
第一篇数据分析—函数篇。
主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。
第二篇数据分析—技巧篇。
主要简单讲解我认为很有新价比的功能，提高工作效率。
第三篇数据分析—实战篇。
主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。
数据源采用了真实的爬虫数据，是5000行数据分析师岗位数据。
如何七周成为数据分析师7.25
想要成为数据分析师，最快需要七周？七周信不信？想要成为数据分析师，最快需要七周？七周信不信？这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。
这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一周：Excel每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它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。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。
把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。
掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset逻辑运算类：if、and、or、is系列计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif 搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
产品经理-关于“数据分析”如何快速入门一些基本思路
关于“数据分析”如何快速入门一些基本思路数据分析如今已经逐渐成为一个热门职位，越来越多的人想要成为数据分析师，但是却不知道怎么进阶。
本文将从思考广义的角度以及互联网思维的视角，来梳理一下关于“数据分析”如何快速具体来说入门一些基本思路。
对数据敏感，能够通过“数据分析”发现业务层面大幅提升的机会，是很多企业对产品线、人力、运营和经理等岗位的基本要求。
而我们之前也梳理了“数据分析通识”，“数据思维”，“数据分析常见的工具”业务人员等数据分析的一些相关人员的内容，了解了什么是数据分析，以及独立思考等知识点。
内心世界本文将从广义的角度以及互联网思维的视角，来梳理一下关于“数据分析”如何快速入门一些基本思路。
但不局限入门专职数据分析的岗位，因此不存在责难自己合不合适做数据分析、纠结零基础入门难、文科生是不是很难入门等疑问。
但如果你想入行数据分析，还是需要好好思考一些问题：我希望进入哪些“数据分析”的岗位呢？这职位有前景吗？自己的性格适不适合做数据分析？符合自己未来的职业定位么？入行后需要什么样的知识结构？等问题了。
刚刚接触“数据分析”相关工作时，在日常统计数据工作中都在为数据质量、取数等基本的事项弄得焦头烂额，与业务方的沟通莫衷一是需求争论不休。
一开始觉得其主要问题是工具技能的不足以及缺乏对业务的理解。
但后面慢慢地就需要发现让其坚持下来的本质原因是对数字背后留下来的逻辑以及异常其原因的好奇，是对更数学模型高效率分析方法的好奇，是对行业的新鲜事物潜意识的好奇···等等的好奇心，而这些好奇才是你做好“数据分析”的原始驱动力。
不然很容易简简单单就出分析结论，草草结束分析了。
我们在做小飞象交流会的时候，多愁善感会重复一句话“做一个对世界充满好奇的复齿脂人长！”，只有你足够多的好奇心，才足以直面枯燥的数字，不断说到底挖掘事物背后原因在于的强烈动力。
因此，我们首先来看看入门“数据分析”对人有哪些要求？首先，从性格、兴趣、爱好等方面来看。
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菜鸟也会数据分析
2、处理缺失问题
快捷键“Ctrl+enter ” &“ctrl+G”利用 用样本平均值替代缺失值+ctrl+enter快捷键
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错误数据处理措施--------检验逻辑错误
1、If函数+条件 If(logical_text,value_if_true,value_if_false)
教授 数据变化背后旳真相是什 么？ 从哪几种维度去分析数据 才系统呢？ 用什么措施最有效数据报 表有说服力呢？
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数据搜集
数据库 互联网 市场调查
企业内部旳业务数据库
使用搜索引擎获取数据并导入 运动科学措施，有目旳、有系统地搜集、统计、 整顿有关数据方面旳信息和资料，分析市场情况。
折线图
散点图 &
雷达图
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4
数据分析 常用指标及术语
1 常用指标及术语
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绝对数与相对数 倍数与番数
同比与环比 平均数
频数与频率
百分比与比率
百分比与百分点
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THANKS
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CONTENTS
1 数据分析概述 2 数据分析常见问题 3 数据分析六部曲 4 常用指标及术语
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1
数据分析概述
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
what
数据分析SPSSEXCELPPT水晶易表资料
数据分析、SPSS、EXCEL、PPT、水晶易表资料数据分析、SPSS、EXCEL、PPT、水晶易表资料汇总小蚊子乐园博客电子书一、数据分析1、数据分析方法谁说菜鸟不会数据分析--封面谁说菜鸟不会数据分析--目录谁说菜鸟不会数据分析--业内人士联合推荐数据分析技能提升十大建议数据分析资料下载汇总专区数据分析三字经菜鸟与数据分析师的区别数据分析师的基本素质如何数据分析报告撰写数据分析--企业决策金钥匙数据分析站点导航从数据中得出结论SPSS数据分析的主要步骤数据分析必须掌握的分析术语几种常见数据分析软件优缺点EXCEL数据处理、分析神器汇总如何用EXCEL进行数据分组如何在EXCEL中使用SQL进行数据处理与分析什么是交叉表EXCEL97-2010各版本数据行列限量EXCEL数据分析工具--数据透视表用Excel做数据分析描述统计用Excel做数据分析相关系数与协方差用Excel做数据分析回归分析用Excel做数据分析移动平均用Excel做数据分析直方图Excel在统计中的应用网站转化率分析工具--漏斗图数据分析基本原理--对比分析如何有效改进企业短板、提升企业价值(气泡矩阵图) 网站分析名词解释大全企业市场分析案头手册数据分析案例：在Facebook上开展营销的六个有趣事实Facebook设计主管谈如何利用数据做决策SPSS 16实用教程--PPT资料下载SPSS操作快捷键SPSS12中文菜单SPSS自动生成Case ID程序SPSS中异常值检验的几种方法介绍如何显示SPSS一个操作的syntax命令?常用的数据标准化方法如何用SPSS进行数据Z标准化SPSS问卷分析---编码录入及描述统计详解关于顺序问题的设计、分析及SPSS处理(Z)重要程度排序多选题的解题思路spss中tables的使用利用General tables做多选交叉分析多项选择题选项在SPSS的转化利用SPSS进行快速聚类分析SPSS主成分相关资料时间序列预测技术之一时间序列预测技术之二SPSS18 软件操作如何选择SPSS英文版、中文版、汉化版? EpiData数据管理软件的操作与应用--视频教程2、数据处理技巧EXCEL数据处理、分析神器汇总文本数据导入快速选中单元格常用的数据标准化方法VLOOKUP函数使用技巧如何去除VLOOKUP结果中的“#N/A”EXCEL矩阵相乘MMULT函数应用介绍Excel技巧：处理折线图表的缺失数据用EXCEL数据分析工具进行抽样EXCEL小技巧不用复制的粘贴EXCEL找不到的函数与错误值提示如何保护你的EXCEL公式如何在EXCEL隔7个数就取最大值Excel自定义菜单栏随身带如果利用EXCEL数据有效性建立下拉菜单通过使用条件格式查找重复数据Excel通配符在函数里的应用测测自己对EXCEL的了解程度困扰已久的问题被VBA搞掂啦EXCEl问卷制作视频教程Excel2003函数应用完全手册关于EXCEL超级链接被禁止的解决方法EXCEL条件格式的运用找出重复的数据的几种方法在EXCEL进行不重复数据统计如何在ACCESS中统计不重复数据EXCEL2007删除重复项功能Access导入Excel 数据注意事项如何在Access和Excel之间选择EXCEL打印如何设置每页都显示标题栏EXCEL拆分、合并工具介绍多工作表同位置单元格求和3、数据展现--图表图表类型选择应用总结统计图表类型选择应用总结(续)用图表说话--选择合适的图表类型专业商务图表的设计与制作原则图表技巧--折线图制作经过原点的折线图图表技巧--柱形图用图表说话--柱形图图表技巧--条形图如何制作对称条形图图表技巧--饼图正确使用excel的复合饼图用图表说话--复合饼图用图表说话--饼图散点图五大妙用搞定散点图利用EXCEL做矩阵图(散点图) EXCEL如何添加平均线(操作演示)用EXCEL制作双坐标轴图表07版本线柱图用EXCEL制作瀑布图图表美化技巧图表技巧--添加数据系列处理折线图表的缺失数据专业商务图表的设计与制作原则EXCEL图表资料下载如何让折线图向纵坐标轴靠齐帕累托图在EXCEL制作步骤创建一个温度计图表金字塔图在EXCEL的作法人口金字塔的制作竖型折线图(蛇形图)绘制步骤EXCEL动态图利用VLOOKUP制作EXCEL动态图(学水晶必看，原理类似) 利用OFFSET制作EXCEL动态图(学水晶必看，原理类似) 利用INDEX制作EXCEL动态图(学水晶必看，原理类似) 动态气泡图，EXCEL也能(学水晶必看，原理类似)如何制作断层图-图表组合法直方图、分步柱形图、分步折线图、长城图用图表说话--案例学习图表设置操作技巧加强Excel图表表现能力的小技巧EXCEL添加辅助标签制作详解EXCEL中X轴不等间距标签问题利用JWalk Chart Tools在EXCEL添加文本标签输入新数据时Excel图表自动更新Excel图表技巧Excel 图表教程如何看报表(如何做报表)图表制作需要注意的事项Excel图表中的.条件格式化真的需要这么多图表来说明问题吗[新华图表分析] 失败和错误的案例分析我和图表的约定如何让数据图表在PPT里动起来4、高级数据分析方法--数据挖掘数据挖掘常用术语数据挖掘应用--WEB数据挖掘中易犯的10大错误常用数据挖掘算法归类数据挖掘是‘神马’数据挖掘主要解决的四类问题5、数据展现利器--水晶易表水晶易表四大学习法(学水晶必看)如果利用水晶易表制作单选效果(学水晶必看)制作简单的水晶易表图(学水晶必看)水晶易表如何实现向下钻取功能(学水晶必看) 水晶易表从入门到精通(英文视频)水晶易表2008水晶易表精美实例(源文件)下载水晶易表电子版与视频教程水晶易表不足之处对水晶易表又进一步了解电子地图终于完工啦用水晶易表做快递费计算器用水晶易表做车型市场分析市场模拟器--水晶易表水晶易表使用体会数据展现的艺术精通水晶易表6、沈浩老师数据分析专题沈浩老师多变量分析讲座--判别分析沈浩老师多变量分析讲座--综合排名方法沈浩老师多变量分析讲座--多重对应分析方法沈浩老师多变量分析讲座--多维尺度分析沈浩老师多变量分析讲座--聚类分析沈浩老师多变量分析讲座--因子分析分类决策树CHAID&CRT基本操作过程Excel单元格中实现微型统计图沈浩老师谈如何学好数据挖掘工欲善其事，必先利其器数据分析软件二、数据研究方法--市场研究市场研究新人成长之路矩阵市场研究中的放大镜市场研究工具--矩阵应用学习市场实力矩阵应用实践及制作方法调查问卷的SPSS的基本处理方法样本量与误差对应表定性基础分析5步法快速制作月亮图做一个好的研究员需要具备的5个基本条件分析报告：How popular is the iphone(图)三、数据报告撰写工具--PPT1、我的PPT培训技巧培训1(成功标准、设计原则、统一字体) 技巧培训2---色彩应用PPT不成功最常见的三类问题技巧一：快速对齐与分布技巧二：快速改变图形形状技巧三：快捷键技巧四：快速移动复制技巧五：快速选中技巧六：自动连接技巧七：参考线技巧八：填充技巧九：裁剪技巧十：为PPT瘦身PPT图片排版：胶片2、其他技巧PPT自动循环反映技巧PPT制作技巧--拿填充做文章PPT“高手”的自我总结ppt密技真言高手做PPT的流程PPT高效达人的七大习惯制作ppt引人注目的一些细节在PPT里图表方式的选择怎样正确地使用图表如何选择恰当的图表类型图表应用总结如何制作精美的Excel与PPT图表PPT表格使用123原则PPT2007 SmartArt 图形类型简介如何在内容繁多的幻灯片中轻松选取目标内容(07版) PPT2007中批量删除备注页为你的ppt找到好图片如何快速找到合适的图片PPT设计、排版创意借鉴如何用图片进行演示成功PPT的标准是什么?如何在PPT里插入FLASH文件自定义PPT音乐在幻灯片起始结束位置PPT中强调数据2008年TG PPT模版打包下载TG经典PPT模版饼图制作过程演示TechNet office系列视频教程下载(一) (二) PPT分屏放映操作设置详解幻灯片放映快捷键使用表格字型、字体的选择技巧Office 2007转为PDF和XPS格式插件(好用) PPT页码设计PPT设计容易犯的十大错误打印PPT讲义《PPT演义》里的十个专业绝招如何在幻灯片中应用金字塔原理骨灰级的PPT结构总分总PPT相关属性修改PPT菜鸟与高手的区别。
数据分析师的成长之路
（3）.苦练 清洗数据 的基本功——因为大多数数据工程师的主要工作都在于此，并且在清洗的过程中，深刻理解数据空间的映射。另，清洗数据必备技能：正则表达式。建议阅读：《 正则表达式必知必会 》；
（4）. 混合编程 与 数据可视化 ：可以尝试以python为主的混合编程（python+R）以及数据可视化，建议阅读《 ggplot2 》
《数据科学实战》
《计算机科学概论》
《 Python基础教程（第2版?修订版） 》
《 深入浅出统计学 》
《 MySQL必知必会 》+《 数据库系统概念 》
《 R语言编程艺术 》
最后，可以使用《 利用Python进行数据分析 》将所有知识串接起来，感受pandas以及scipy，numpy中的数据计算 是如何体现数据空间映射这个深刻概念的。
二.中阶：理论
中阶主要是理论学习以及一些比较复杂的应用操作。
1.理论基础：书籍
良好的数学基础是进一步学习的支撑条件。
以下是推荐阅读的书目：
1.概率论与数理统计：《 概率论与数理统计 》，进一步学习概率与统计；
2.高等代数：《 高等代数简明教程（上册） 》，“数据空间的映射”的思想就来自于高等代数；
3.最优化：《 最优化理论与方法 》，参考书，中阶不要细读。
4.数据挖掘：《 数据挖掘导论 》，偏数学，《 数据挖掘 》，偏结构化的数据库；
5.信息检索领域入门：《 信息检索导论 》
6.统计学习理论快速俯瞰：《 统计学习方法 》
7.实战之于python：《 集体智慧编程 》+《 机器学习实战 》
?量化分析，买入卖出的博弈，每一次交易如何暴露出信息的？
光环大数据谈谈数据分析师从0到1的9个进阶法则
光环大数据谈谈数据分析师从0到1的9个进阶法则数据分析师发展会有几个层次，初级数据分析师，“表哥、表妹、表姐、表弟”，以统计工作为主。
中级数据分析师会涉及到一些图表展现、模型、预测、推导等工作，到了中高级的数据分析师，就会涉及到一些关键指标的设定，以及数据产品或数据体系的规划。
进入高级数据分析的阶段之后，就会涉及战略规划层面，比如业务发展方向预判、预算分配等。
从行业目前来看，女性数据分析师一般以初级和中级为主，在这两个阶段，女性数据分析师非常有优势，她们细致耐心，可以给业务部门及时提供准确的数据。
但在中高级和高级阶段承担的压力会比较大，比如KPI指标设计，可能一个部门一年的绩效奖金都是根据你的KPI来考评，压力可想而知。
所以到了中高级阶段，除了技能过硬，自身素质和业务能力，行业了解等整体综合素质都十分重要。
在这方面，男性比较有优势。
那么在这种行业认知下，女性数据分析师如何从中级突破到中高级再到高级，今天和大家一起交流。
我今天分享的主题是女性数据分析师从0-1，《从0-1》这本书相信很多人看过，主要讲的是创业的突破。
女性数据分析师要打破行业的认知，获得不断上升的空间，也是从0-1的过程。
我们要把自己当做公司一样经营，都当自己的CEO，把控方向，让自己在数据分析这条道路上不断发展晋升。
前言如果数据分析师想要不断发展，不管是男性还是女性，复制都只是一时的，主要的竞争力还是来源于解决问题的创新能力。
这些能力，除了学习前沿的技术以外，经验也是十分重要的。
创新没有秘籍，就像《从0-1》中讲到，成功的人各有各的不同，而失败的人失败的原因都是相似的。
虽然成功不能完全复制，但是成功道路上的共通点，却可以一起学习。
成功创新的道路上有以下一些原则：第一章未来的挑战问题：在什么重要问题上你与其他人有不同看法?解答：大部分人认为世界的未来由全球化决定，但事实是—科技更有影响。
举个例子，一家公司需要推行产品全球化，会涉及多个不同的国家。
谁说菜鸟不会数据分析--整理概括版本
数据分析的三大作用一、现状分析简单来说告诉你过去发生了什么第一：告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明整体经营是好还是坏，以及好坏的程度。
第二：告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营情况有更深入的了解。
二、原因分析简单来说告诉你某一现状为什么发生。
运营情况具体好在哪里，差在哪里。
三、预测分析将来会发生什么对企业的未来发展趋势作出预测，一般通过专题分析来完成的，通常在制定企业季度、年度等计划时进行的，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。
数据分析六部曲一、明确分析目的和思路1、明确分析目的（为什么开展数据分析通过这次数据分析我要解决什么问题等等）2、确定分析思路（如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用那些分析指标。
要知道先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间有逻辑关系。
通俗来说以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
营销理论模型有4p、用户使用行为、stp理论、swot等，管理方面理论pest、5w2h、时间管理、生命周期）3、数据分析方法论（指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析各方面包含什么内容和指标是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。
与数据分析方法不同，前者是宏观角度分析的，后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。
）常用的方法论有：PEST（是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
一般应对的是政治、经济、技术、社会）；5W2H（何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价）；逻辑树分析法（将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下拓展。
遵循3个原则：要素化；把相同问题总结归纳成要素，框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则，，关联化；框架内的各要保持必要的相互关系，简单而不孤立）；4P营销理论（四要素：产品（有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合）、价格（基本价格、折扣价格、支付期限。
数据分析师进阶之路
数据分析师进阶之路科技时代，大数据、人工智能、物联网、区块链等技术正在加速改变全行业，大数据是其中最通用的技术。
为了跟上时代步伐，我将大数据分析纳入了未来职业发展方向。
在职业规划过程中，我首先需要解决：怎样从数据分析小白尽快入行。
01 为什么选择CPDA最终选择CPDA可以从三个方面考虑：一是CPDA提供了一个在短时间系统学习数据分析理论的机会。
可以从学习CDA数据分析员开始，实现一只脚已经跨入数据分析行业。
但为了将数据分析打造为核心竞争力，还需要接受更高级别的CPDA学习。
二是扩展了数据分析行业的朋友圈。
当今职场，好的职位来自于内推，也就是朋友圈的推荐。
好的发展思路，也需要高人指导。
所以通过报考CPDA认识志同道合的同学和专业的老师，这就是一个很好的途径。
同样的原理，也可以加入很多其他的圈子。
三是增加一个求职“敲门砖”。
这是最弱的一个理由，因为应聘时更多都是看从业的经验和实际解决问题能力，而不是一纸认证。
但是通过交钱、考证来约束自己，督促自己坚持完成一个系统的学习，这是一种很强的学习正向反馈（见《开挂的人生秘籍-PDCA进步学习法》），这样可以更快的提升能力。
02 艰苦的学习经历1.CPDA的培训体系CPDA培训分为面授教学与远程学习相结合。
课程设计紧跟行业发展，在2019年的4月这次学习课程中，已是经历了一次较大幅度的课程改革，加入了python的内容。
远程学习有效期一年时间，在网站上我选择了28节必修课程进行学习。
课程包括了先修课程7节，数据及数据分析1节，企业战略管理1节，数据分析流程5节，客户分析3节，产品分析3节，供应链管理4节，投资分析3节，模拟习题1节。
内容详尽专业，但相对偏理论。
协会发了《数据分析基础》《战略管理》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》四本教材自学，还有一本面授课讲义。
教程主要以理论为主，课程的系统性较强，能够很快建立起完整的知识框架。
面授教学为集中在1个月内的连续3个周末，共6天时间由老师进行讲解。
《经典培训》数据分析师十大技能ppt课件
三、运用营销、管理等实际
营销、管理等实际是数据分析的指点思想，使分析 思绪系统化。例如4P实际等，从哪几个维度去分析？思 索哪几个方面？故而使数据分析变得有血有肉有脉络， 真正做到实际指点实际；
四、掌握有效数据分析方法
了解数据分析流程，掌握数据分析根本原理与方法， 并灵敏运用到实际任务中，不论简单还是复杂的分析方 法，只需能处理问题的方法就是好方法；
九、收藏几本分析秘籍
经过不同合法途径〔购买、赠书等〕，收藏一些适 用的分析工具书，以便随时查阅，如：<谁说菜鸟不会 数据分析>；
十、锻炼身体、享用生活
在任务之余，还要不忘锻炼身体，坚持身心安康，普 华永道的小表妹就是我们的前车之鉴！做数据的伤不起 呀！ ！谨记！！！
数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数 据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、 懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。
了解数据分析流程掌握数据分析基本原理与方法并灵活运用到实践工作中不论简单还是复杂的分析方法只要能解决问题的方法就是好方法
数据分析技艺提升十大建议
一、熟习行业、公司业务
熟习行业、公司业务及流程，假设脱离行业认知和 公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有 太大的适用价值；
二、明确分是典型的 为了分析而分析。数据分析的前提需求先明确分析目的， 这样分析才有意义；
五、玩转数据分析工具
数据分析工具，建议先玩转EXCEL数据透视表，有兴趣、时 间、需求的话，再学习SPSS、SAS等统计分析工具，同样， 只需能处理问题的工具就是好工具；
六、学会用图表说话，玩转PPT等 工具
学会如何用图表有效展现分析结果，PPT有助于 数据分析结果展现， 达人必备；水晶易表亦对分析结 果的展现有很大协助，选择性运用；思想导图可协助 理清分析思绪，根据需求选用；
数据分析师入门
如何从小白进阶到高级数据分析师成为一名数据分析师绝对不是你想象中那么容易。
在正式开始之前，你可以先问自己两个小问题，看看自己处于哪种状态：1.没有数据基础，但是对于数据行业非常感兴趣2.有数据基础，未来希望踏入数据行业事实上，无论有没有数据基础，如果你想未来从事数据分析师这一行业的话，都需要了解以下几点：一.什么是数据分析师？数据分析师：数据分析师（Data Analyst）是数据师Datician的一种，指的是在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析最主要的结论是利用数据去解决一些商业性的问题，那数据分析师的职责，一定是收集数据，分析数据，对于商业的问题做出一些指导性的意见。
那作为一名专业的数据分析师，需要怎样的思路？一名数据分析师，必须具有数据思维的思路，必须了解你所负责的项目的商业背景，当你非常了解这些背景之后，才能给出具有指导意义的建议。
举个例子来看，不同品类的复购周期，消费频次等，是需要深入了解之后才能知道背景信息，然后去进行更多的分析的。
这是数据分析师都必须具备的商业知识和思维。
如果大家想要成为数据分析师的话，刺猬建议你应该先了解一下数据分析师每天都在做什么。
二.数据分析师每天都在做什么？1.60%的时间——规整data大家可能会以为数据分析师大多数的时间都在研究数据公式或者代码，其实不是，他们只是在处理一些不规则的data。
这些不规则的data来源于不同的地方，像是互联网的data会比较规范一些，他们有自己的数据库，但是中间会有一些奇怪的data，虽然很少，但是也是需要去处理的。
如果不是互联网的行业，很多甲方的资料都是不规整的，每个部门都有自己的规范，有些是存在数据库，有些是Excel。
那其实当数据分析师做数据分析的时候，甲方是直接把这些data丢过来的，他们不会关心自己的data有没有规范。
那么整理数据的整个步骤就是数据分析师的工作，所以数据分析师花费的时间是在规整这些资料，他们把这些data处理成可用语言工具去处理的资料或格式。