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数据分析思维权威发布_数据分析思维猴子pdf下载(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

数据分析思维

13种数据分析思维，助你决策更明智（上）数据分析的目的是为了驱动决策，但别让这句话只停留在口头上。想要真正用好数据分析，你需要先掌握以下13种思维武器，相信这些思维会让你受益匪浅。这是上篇内容，赶紧收藏吧！信度与效度思维 𐟓Š 信度：指的是数据或指标的可靠性，包括准确性和稳定性。效度：指的是数据或指标是否真实反映了它所要衡量的事物。只有信度和效度都达标的数据才有价值。平衡思维 ⚖️ 在数据分析过程中，我们经常需要寻找事物间的平衡关系。比如市场的供需关系、薪资与效率的关系、工作时长与错误率的关系等等。这些平衡关系往往关乎企业的正常运转。分类思维 𐟓ˆ 分类思维在很多场景下都非常有用，比如客户分群、产品归类、市场分级、绩效评价等。关键在于分类后的事物在核心指标上要有显著差异。矩阵化思维 𐟧銧Ÿ驘𕥌–思维可以参考经典的管理分析方法“波士顿矩阵”模型。这个模型通过市场增长和市场份额来分类产品，帮助企业制定战略。漏斗思维 𐟌 漏斗思维常用于分析注册转化、购买流程、销售管道、浏览路径等。关键在于漏斗的长度和各环节的百分比数值，量级不要超过100倍。相关思维 𐟔— 观察指标时，不仅要看单个指标的变化，还要观察指标间的相互关系。有正相关关系（红色实线）和负相关关系（蓝色虚线）。最好能时常计算指标间的相关系数，定期观察变化。远近度思维 𐟌 确定核心问题后，分析其他业务问题与该核心问题的远近程度，由近及远，把自己的精力有计划地分配上去。逻辑树思维 𐟌𓊩€𛨾‘树思维包括下钻和上卷：下钻是指按一定维度不断分解指标变化；上卷是指反过来汇总数据。通过这个过程，我们往往能找到问题的根源。这些思维工具能帮助你更好地理解和应用数据分析，让你的决策更加明智。赶紧收藏这篇文章，慢慢消化这些思维吧！

数据分析入门指南：别走错方向！有些人天生就是数据分析师的材料！如果你能在年轻时早点确定人生方向，那真的能少走很多弯路。下面是我整理的零基础入门数据分析的学习路线，希望对你有帮助（附上学习资料哦）。一、数据分析思维与模型 𐟧 首先，你得打好基础，从思维和方法论开始。这是你未来建房子的地基。学习内容：各种数据分析方法课程：《数据分析思维提升教程》.MP4 书籍：《数据分析方法论》.PDF等重点：掌握各种数据分析方法和模型，并在实际项目中熟练运用。二、掌握实操工具，提升分析效率 𐟛 ️ Excel数据分析学习内容： Excel数据处理课程：《Excel基础操作》.MP4 书籍：《数据分析常用的36个函数》.PDF等重点：掌握字段查看与增删移、数据清洗、各类函数、透视表、可视化。 SQL数据库语言与原理学习内容： DDL操作、DML操作、DQL操作、MySQL高级操作课程：《SQL3小时快速入门》.MP4 书籍：《SQL必知必会》.PDF等重点：掌握数据库原理与SQL语言，能进行数据获取、查找与清洗。 Python数据分析学习内容： Python入门、Numpy模块、Pandas模块课程：《Python数据分析入门》.MP4 书籍：《Python背记手册》.PDF等重点：掌握Python语言，掌握机器学习尤其是算法，然后通过Python来完成算法实现，掌握大数据平台知识。三、进阶学习 𐟚€ 数据分析是一个可以零基础入门但天花板极高的科目。如果你想从数据分析助理开始，那么学好数据分析方法论与思维、统计学、Excel、SQL就完全可以胜任，并在工作中不断精进，进一步学习Python、数据挖掘等。总结 𐟓 笔记中提到的所有学习资料都打包好了，努力前行吧！希望这些建议能帮到你，祝你早日成为数据分析领域的佼佼者！

数据分析思维与方法论：从零到一的逻辑构建 𐟎•𐦍†析思维模型：通过合理的思维模型，构建一个清晰的框架来表达复杂的概念、理论等。 1⃣ 逻辑分析归纳：从收集到的资料中，逐层分析，最终得出概括性结论。演绎：从普遍性结论中推导出个别性结论。对比：基于相同数据标准，分析各影响因素导致的数据差异。综合：剖析事物或现象的特征，再进行整合。抽象：用词进行判断、推理得出结论。概括：将事物的共同特点归纳为简明叙述。推理：从一个或多个已知判断推出新结论。因果：探究事物的来源、发展和最终走向。相关：事物或变量间具有相随变动的关系。 2⃣ 结构化思维认知：第一性原理：不被问题表象所局限，直击问题核心本质。逻辑树：将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，逐步向下扩展。 5W2H：WHAT、WHY、WHO、WHEN、WHERE、HOW、HOW MUCH 鱼骨图：发现问题“根本原因”的分析方法。 ABC分类法：在众多因素中分清主次，识别少数但对事物起决定作用的关键因素。 MECE法则：相互独立，完全穷尽，也称为不重叠、不遗漏。分析： PREP结构：抛出观点、解释原因、案例佐证。金字塔原理：结论先行、归类分组、逻辑递进。黄金圈法则：Why—How—What结构从内圈到外圈。时间轴结构：过去、现在、未来的分析方法。二八定律：在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的。 WBS（工作分解结构）：将项目工作按阶段可交付成果分解，易于管理。决策：矩阵思维：通过对问题进行矩阵般的分析与归整，形成具有一定逻辑和关联性的框架。头脑风暴：通过集思广益、发挥团体智慧，从各种不同角度找出问题的所有原因或构成要素。决策树：每个决策或事件都可能引出两个或多个事件，得到不同的结果。 SMART法则：在制定目标时遵循的原则Specific、Measurable、Attainable、Relevant、Time-limited。麦肯锡30秒电梯理论：一般情况下人们最多记得住一二三，记不住四五六，所以凡事要归纳在3条以内。

学习数据化运营，掌握数据运营的基础技能，全面通过数据分析了解电商运营， 1.运营如何通过数据分析店铺，运营数据逻辑思维？ 2.数据运营分析有何价值?作为运营，数据分析如何做? 3.数据化运营实战案例干货，店铺运营案例数据详解。 4.店铺流量下滑的引流、推广的应对之策，通过数据演变如何进行数据化运营呢？关注《数据化运营丨人人都是数据分析师》让你“理论+实际+技巧”快速的掌握数据化运营的技能

𐟓Š 数据分析思维导图：A与非A策略揭秘 𐟧 A与非A，是资料分析中的一种重要策略，旨在通过整体与部分的思考方式，快速把握材料的核心信息。当与比重分析结合时，其效果尤为显著。𐟌Ÿ 掌握这一策略，不仅能够提升解题速度，还能培养严谨的逻辑思维能力。

女生如何学习计算机？需要掌握哪些内容？ 𐟔𙥾ˆ多人认为计算机需要很强的逻辑思维，对于理科不好的女生来说，似乎不太友好。但我要强调的是，女生完全适合学习计算机，而且有很多成功的例子。今天我们来聊聊女生如何学好计算机，以及需要掌握哪些内容。 𐟔𙨮᧮—机专业包含哪些方向？计算机专业涵盖多个方向，包括web开发、游戏开发、软件开发、人工智能、图像处理、数据分析、数据库开发与管理、物联网、网络安全、算法研发等。 𐟔𙩜€要学习哪些语言和课程？主要语言：C语言、C++、JAVA、Python、web开发语言、数据库语言等。基础课程：高等数学、概率论与数理统计、线性代数、离散数学、大学物理、英语、数据结构、计算机组成原理、JAVA程序设计、C++程序设计、计算机网络、操作系统、软件工程、软件测试、数据库系统、面向对象程序设计等。进阶课程：密码学、网络安全、计算机图形学、人机交互、增强现实、机器学习、神经网络、嵌入式系统、数据挖掘、图像处理、模式识别、高性能计算等。 𐟔𙥭楉要做哪些准备？熟悉电脑的基本操作：如复制粘贴、使用Word和Excel等工具，知道如何找到软件的源文件夹，调出命令行，解决使用教程和各种bug，配置环境等。背英语单词：如果英语基础不好，可以从初高中必备词汇开始，逐步扩展到四六级词汇。虽然学计算机不一定要英语很好，但如果你英语好，学习会轻松一些。 𐟔𙥿…备能力学好数学：从以上列出的基础课程中就能看出数学的重要性。培养逻辑思维能力：有意识地进行逻辑思维训练。学好英语：不用很优秀，够用就行，因为很多地方都要用到，比如查看bug、语言工具的官方文档和优质的计算机类书籍都是英文的。 𐟔𙤿持学习的习惯计算机行业更新换代太快，总有一些新的技术需要我们去学习，所以要让自己一直处于学习的状态，才能不被淘汰。如果你对学计算机专业有疑问或不知道选哪个方向，欢迎在评论区留言，我会尽力帮你解答。

如何自学数据分析，轻松升职加薪？嘿，朋友们！今天我想跟大家聊聊如何自学数据分析，以及需要考哪些证书。随着信息化时代的到来，各行各业的朋友们都在忙着学数据分析，为了不落后，为了提升自己的竞争力，大家都在努力前进。主要阵营：证书和自学大致分为两个主要阵营：考取CDA证书和跟着课程系统自学。无论你是想通过证书来促进学习，还是更喜欢自主掌控，都可以找到适合自己的方式。一、思维能力培养 𐟧 作为一个数据分析师，你需要掌握八大“刚需”能力：信息收集 𐟓‘ 沟通需求 𐟗㯸定义问题 𐟔 梳理流程 𐟓Š 定义标准 𐟓 寻找原因 𐟔Ž 提供建议 𐟒ኦ€𛧻“汇报 𐟓 推荐几本书：《数据分析思维》 - 评分8.2 《商业分析全攻略》 - 评分8.6 《精益数据分析》 - 评分8.2 《运营之光》 - 评分7.8 一个拿捏运营能力的数据分析师，业务分析能力轻松碾压周围一大片。二、Excel技能 𐟓Š 你需要具备以下能力：数据处理能力数据可视化能力数据汇总分析能力结合方法论构建自动化分析模型推荐几本书：《深入浅出Excel》《Excel最强教科书》《Excel函数与公式辞典》三、SQL语言 𐟒𛊊你需要掌握：编写脚本提取数据能力（重点掌握查询及常用函数）数据库基本原理推荐几本书：《SQL必知必会》《SQL基础教程》《SQL入门经典》四、统计学基础 𐟓ˆ 你需要掌握：统计学基础（掌握总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、偏态与峰态、描述性统计图表等）参数估计假设检验推荐几本书：《统计学》贾俊平《深入浅出统计学》《漫画统计学》未完待续~ 希望这份自学指南能帮到你们，行动起来吧！𐟒ꀀ

文科生转数据分析师：别忘了这些关键点 𐟓Š 最近和不少文科背景的朋友聊过转行数据分析的事儿，发现大家有时候有点本末倒置。很多人把大量时间花在学习各种数据分析工具上，却忽略了数据分析师最核心的能力——分析思维和逻辑。工具的重要性 𐟛 ️ 当然，工具很重要！但别深究得太过分。现在大厂的数据工具都非常成熟，连运营都能自己操作取数。业务数据分析更多的是做查询、分析和可视化。必学工具 SQL：这是基础中的基础，必须掌握。推荐一本书《SQL必知必会》，查漏补缺。之前分享过很多次，不再赘述。 Python：加分项！有SQL基础会更好入门，学一个月左右了解语句结构就可以。我个人用的是夜曲编程，手机app和电脑都能用。一般在公司午休20分钟就能学完一课，地铁上用手机看看每课小结巩固知识点。课程安排得很合理，看我去年笔记的朋友就知道我一直在用～检验能力 𐟧ꊤ𘍧Ÿ婁“自己学得咋样？做项目！既能检验又能添加项目经历到简历。推荐几个平台：和鲸：项目比较简单，适合小白。天池：项目略有难度，国内的案例，很适合丰富简历。 Kaggle：网站纯英文，需要有Python/R基础。分析思维 𐟧 分析思维才是核心！可以找一些免费的课程来看，跟着剖析思路。推荐小破站的《数据分析思维与实战23讲》，适合有一定基础的朋友看，案例都是偏实操，工作中基本都能用得上，且看且珍惜！职业发展方向 𐟓ˆ 数据分析师的起薪比市场运营岗高，但岗位少竞争也大。建议大家即使学了数据分析也不要只盯着数据分析师来投递。策略运营、产品经理、战略分析、市场分析等等都会用到数理数据分析知识，做复合能力人才也会有更好的发展。总之，文科生转行数据分析师，别忘了提升自己的分析思维和逻辑，工具只是辅助，关键还是要看分析能力和实战经验！

数据分析入门指南：从零开始到进阶大家好，我是小Z，也可以叫我阿粥。作为一个有三年多经验的数据分析师，我主要负责品牌线上业务的数据分析报告。平时喜欢从数据的角度做科普和趣味解读。最近几年，数据分析几乎成了人人都想投奔的热门岗位。由于数据分析岗位的职能比较模糊，大部分人都是通过自学来入门和精进的。但这一路真的有很多弯路和坑。所以，我把自己的学习路线和踩过的坑总结了一下，希望能帮助有想法的小伙伴们快速上手，大家一起进步。整体分为技能和思维两个大方向。技能篇 Excel 方向： Excel是数据分析的底层基础技能。除了熟练掌握基础操作（如字符串、日期、计算）外，Vlookup是必会的项。学习路径：可以在自学网之类的网站上找几个入门教程。 Sql 方向：大部分公司都会要求掌握Sql，它能帮助你快速取数和进行简单的分析。了解增删查改，熟悉查询语句，往往事半功倍。学习路径：推荐《MYSQL必知必会》和《MYSQL进阶教程》，再加上经典50题刷一刷。 Python 方向： Python无论是自动化办公、清洗、分析和可视化都是神器。在爬取公开数据方面也有得天独厚的优势。学习路径：先熟悉基础语法（推荐廖雪峰教程），重点掌握几个关键数据分析的库：Numpy、Pandas和Matplotlib，尤其是Pandas！参考书籍：《利用Python进行数据分析》《对比Excel，轻松学习Python数据分析》 Pandas四个模块梳理+三个案例 Python爬虫简直是一个黑魔法，两三周上手，成就感爆棚。找一个不超过20的网课，系统的上手就好（爬虫不建议过于深入）。思维篇统计思维方向：前期在分析工作中，统计方法用的并不多，但是基本的统计概念要熟悉。学习路径：《赤裸裸的统计学》和《商务与经济统计》是两本强推的统计书籍。数据分析思维方向：知道数据分析是什么，有哪些常用的数据分析方法和案例。学习路径：《深入浅出数据分析》（入门）《谁说菜鸟不会数据分析》（熟悉）《数据分析，企业的贤内助》（继续熟悉）网上的数据分析案例，巩固巩固再巩固。以上就是关于每个路径的内部细节和分析思维案例的详细介绍。希望这些内容能帮助大家更好地入门数据分析，一起加油！𐟒ꊊ数据分析｜Python

银行柜员转数据分析师：4年经验分享去年，我分享了一篇关于银行柜员转行做大数据分析的经验，结果浏览量突破了10万！今天，我想详细分享一下我的学习路径，也算是记录一下自己的成长过程。我本科毕业于985高校，在银行做了三年柜员后，决定裸辞去读硕士，最终转行做了大数据分析。这三年里，我接触了很多优秀的同事，眼界大开。数据分析师必备的四项能力 𐟓Š 理论基础 𐟓š 概率论和统计学：这是基础中的基础，理解这些理论能帮助你更好地分析数据。机器学习：了解各种算法的原理。我之前看过《西瓜书》，但觉得理论推导太深奥，看了一半就放弃了。数据分析思维 𐟧 提出问題：首先要明确自己要解决什么问题。理解数据：了解数据的来源和结构。数据清洗：处理缺失值、异常值等。构建模型：选择合适的模型进行数据分析。数据可视化：将分析结果可视化，方便理解。了解聚类、相关性、漏斗、分类等方法，这些都是数据分析的常用手段。数据分析工具 𐟛 ️ Excel：熟练掌握透视表和各种函数公式。 SQL：主要用于查询数据库中的海量数据。需要熟练掌握基本的增删查改语句及函数，分组聚合、子查询、日期时间函数等。推荐网站：w3school（适合初学者）和牛客网（适合训练数据分析思维）。 Python：可以用来清洗数据、建模和数据可视化。学习路径：从基础语法开始（w3school、菜鸟教程），然后学习numpy、pandas、matplotlib（《利用Python进行数据分析》《深入浅出学pandas》），最后学习scikit-learn（《Python机器学习》）。不推荐看廖雪峰的课程，没基础的人看完还是啥都不会，还浪费了大量时间。建议以案例为导向，实践别人的项目是最好的学习方式。展示能力 𐟓ˆ PPT制作：做好PPT也是个技术活，需要良好的沟通能力和展示技巧。数据分析工具虽然重要，但最重要的是思维能力和对业务的理解。比如，为了分析客户流失原因，你需要盘点业务部的资源和效率，决定下一笔预算和项目投资方向，给出决策。这需要对业务部的整个动作和行为展开分析，包括资源投放、业务手段、业务影响结果的相关性，进而推导出投入产出比。这种能力需要在工作中慢慢积累经验。种一棵树，最好的时间是十年前，其次是现在。希望我的经验能对大家有所帮助！

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