要做一名優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師，首先對數(shù)據(jù)分析崗位有基本的概念，其次，要明白數(shù)據(jù)分析中有哪些套路和方法，如此，才能舉一反三，才能不同場景數(shù)據(jù)分析切換自如。下面我們高屋建瓴，抽繭剝絲般講講數(shù)據(jù)分析四大要素。
任何數(shù)據(jù)分析過程都逃不掉四大要素
任何數(shù)據(jù)分析過程都包括四大要素：場景+數(shù)據(jù)+工具+方法，數(shù)據(jù)分析起點必須來源于某個場景下的需求，根據(jù)需求目標(biāo)(場景)，搭建分析框架(方法)，提取需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)(數(shù)據(jù))，用適合的工具實現(xiàn)，最后提煉結(jié)論，給出建議或策略。
01 場景
首先，移動互聯(lián)網(wǎng)化+傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型觸網(wǎng)使數(shù)據(jù)獲取難度大大降低，其次，云存儲和云計算使存儲和計算成本降低，最后，人工智能和商業(yè)智能使數(shù)據(jù)價值凸顯，越來越多企業(yè)愿意花大錢于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)，那么數(shù)據(jù)分析場景也越來越豐富，從行業(yè)來看，主要有互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、金融、汽車、房地產(chǎn)和供應(yīng)鏈等。
每個行業(yè)具體業(yè)務(wù)場景也會不同，比如同樣是互聯(lián)網(wǎng)，可以分為游戲、社交、電商、安全、新零售、娛樂、外賣、航旅、共享經(jīng)濟(jì)、搜索、人工智能..... 應(yīng)用場景和邊界不斷擴(kuò)展，不同場景分析套路和重點也不完全相同，但有一點，場景越豐富，數(shù)據(jù)分析崗越有必要和價值，思路和想象也可無限擴(kuò)展。
02 數(shù)據(jù)
百科定義：數(shù)據(jù)指對客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。它不僅指狹義上的數(shù)字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數(shù)字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關(guān)系的抽象表示。
數(shù)據(jù)特征：變異性和規(guī)律性，變異性是指不同事件量化的數(shù)據(jù)不同，具有差異性，正是因為數(shù)據(jù)變異性，數(shù)據(jù)分析才有必要;規(guī)律性是指包羅萬象的數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)是有規(guī)律可尋的，從而得出有價值的結(jié)論，正是因為規(guī)律性數(shù)據(jù)分析才有價值。
數(shù)據(jù)類型：數(shù)據(jù)可分為結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指可以用數(shù)字量化的，相對規(guī)整的數(shù)據(jù)，比如生產(chǎn)、業(yè)務(wù)、交易和客戶信息等的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析和方法很長時期都集中在這類數(shù)據(jù)上，這塊的方法和工具也相對成熟;但相比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲量更大，也蘊(yùn)含著非常豐富的價值，比如合約、發(fā)票、書信與采購記錄等營運(yùn)內(nèi)容;如文書處理、電子表格、簡報檔案與電子郵件等部門內(nèi)容;如HTML與XML等格式信息的Web內(nèi)容;以及如聲音、影片、圖形等媒體內(nèi)容。非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理算法和方法在近幾年有很大的進(jìn)步，比如在圖像、語音、翻譯等有廣泛應(yīng)用。
數(shù)據(jù)簡史：數(shù)據(jù)規(guī)模和存儲方式在1991年之前，增長是緩慢的，之后在互聯(lián)網(wǎng)的推動下，數(shù)據(jù)量開始爆發(fā)，2005年hadoop誕生，標(biāo)志著人類對海量數(shù)據(jù)處理有了解決方案，近幾年在很多學(xué)者和企業(yè)的推波助瀾下，數(shù)據(jù)價值越來越受到企業(yè)重視。
03 工具
工欲善其事必先利其器，工具在數(shù)據(jù)分析過程中也是非常重要的一環(huán)，下面列舉些常用的工具類型：
1.基礎(chǔ)分析和展示工具：數(shù)據(jù)分析中最常用的數(shù)據(jù)匯總和展示工具是excel和ppt，亞洲服務(wù)器租用 歐洲服務(wù)器，excel是最常用的數(shù)據(jù)分析工具，哪怕是在大的數(shù)據(jù)公司，比如阿里巴巴、美團(tuán)、騰訊、百度，通常會先在云上把需要的指標(biāo)進(jìn)行初步匯總，取出放到excel中分析，excel功能很強(qiáng)大，除了透視匯總，圖表、分類外，還有簡單模型、規(guī)劃求解等功能。
因此，excel是最基礎(chǔ)也最常用的分析工具，數(shù)據(jù)分析師必須要好好掌握;數(shù)據(jù)分析完成后，通常要把成果展示給聽眾，ppt是非常好的選擇，數(shù)據(jù)分析報告ppt不像營銷同學(xué)做的花哨，形式為輔，核心是結(jié)論、信息傳達(dá)，數(shù)據(jù)作為論據(jù)，如果能將數(shù)據(jù)分析報告類ppt做的很美觀，也很厲害，可以參考咨詢公司的報告，比如麥肯錫、埃森哲等，網(wǎng)上可以找到很多。
2. 數(shù)據(jù)提取工具：數(shù)據(jù)提取如果數(shù)據(jù)量比較小，很多公司會有直接下載的功能，但如果數(shù)據(jù)量比較大，就需要自己加工了，常用的數(shù)據(jù)查詢工具有SQL、hive，很多大的互聯(lián)網(wǎng)公司都是用hive，hive和sql語法有點類似，也是很多數(shù)據(jù)倉庫同學(xué)必須掌握的語言，作為一名大公司的數(shù)據(jù)分析同學(xué)，hive是必須要掌握的，hive最早是谷歌搞出來的，不少公司在此基礎(chǔ)上封裝成自己的語言，加些自己的函數(shù)等，但總體語法和架構(gòu)是一樣的。
