一天五吨饭
数据分析要学什么？(1) Excel说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。(2) MysqlSQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。(3) PythonPython的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。(4) BI商业智能工具BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。(5) 数理统计与数据运营数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。(6) 机器学习最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
九尾小妖
现在网络时代是大数据时代，如果知道大数据运营，等于掌握了未来的方向大数据也是预测未来的导航，现在一步步讲解运营过程，让大家初步了解大数据对我们有什么影响？网络发展越来越快，当互联网形成，世界发生变化。十年前的互联网与今天的互联网不同，今天的互联网将在未来5年陈旧。是什么原因导致的 答案是： 大数据。
什么是大数据？大数据是一个概念，一种说法，解释就是每天海量的网络，极大的复杂的数据集合。这些数据以什么单位呈现呢，比如9x10的18次方，大家可以想象庞大数据。
为什么我要去了解大数据运营？打个比方，一个公司有生成产品，有销售人员，如果公司生产很多产品，就像大数据一样，我们应该把这些数据转变为赚钱，所以需要怎么卖到用户手里，这样大数据才有用。
了解运营需要了解大数据从出现到实现赚钱整个过程。
第一需要知道哪些数据对你公司或者个人有用；第二这些数据如何获得；第三获得数据如何处理；第四如何数据如何转换成利润。
现在谈谈哪些数据对自己有用：网络上很多各种类型的信息，不一定都有用你比必须要找你需要的数据，如果你是做卖衣服的网站你需要收集和衣服有关的数据，比如衣服销售情况，什么季节卖衣服目前什么人群去买衣服。
数据如何获得：通常像大公司都是有自己的网络爬虫，可以根据关键词在网络上搜索，匹配的关键词的内容一般的个人，没有这种爬虫软件，只能自己手工统计了如果你是编程人员，爬虫软件也容易写，基本上支持网络通信的语言都可以写关键是正则判断，分析，提取关键词，多线程运用手工统计的话，可以借助excel办公软件，实现复制过来的数据排序，提取。
数据如何处理：数据需要呈现出图形，让人一目了然，这样决策者就知道该怎么去做。
数据如何转换成利润：
有了这些有用的数据就可以做决策了，比如夏天的裙子很走俏，可以进货更多，一点裙子服装备货，其实大数据，就是一个人会做生意的一本生意经，因为他知道规律，所以知道怎样运营。
大数据运营和传统运营有什么区别:
1. 大数据运营基于网络，传统运营基于现实
2. 大数据基于网络有自己优势，可以短时间收集全世界数据，作为后盾
分析，利用，预测但是确定，过于依赖软件，有时候不一定精准，
比如我有一次到京东商城看一个产品图片，本来意图不是为了买
这个这个产品，可是京东后来一直给我发这个产品广告
3. 传统运营基于周围群体，公司员工个人经验，范围狭隘但是比较精准，
因为一切运营最终围绕人来进行，了解人，才算精准，只有人更能实际
观察对方的内在，外在，机器目前无法做到一个做生意的人，可以观察
客户的一举一动，任何表情，知道客户需要什么可是机器目前还无法做
到这么细微
4. 如果把大数据和个人分析综合起来，这样大数据运营更加完美，事实上，
现在很多大公司，也是这么做的，分析师很重要，依靠大数据，
但是不局限于大数据，自己观察和经验也是重要参考之一
苏州小熊
对于新手来说，学习网络运营需要掌握以下几个方面：了解网络运营的基础知识、学习如何制定网络营销策略、学习如何进行社交媒体营销、学习如何制作优质内容、学习如何进行数据分析、学习如何进行客户服务。
1、了解网络运营的基础知识
网络运营需要掌握一些基础知识，包括网络营销、SEO、SEM、社交媒体营销、内容营销等。新手可以通过网络上的教程、书籍或者参加相关的培训课程来学习这些基础知识。
2、学习如何制定网络营销策略
网络运营需要制定营销策略，针对不同的产品或服务，需要采取不同的营销策略。新手需要学习如何制定网络营销策略，包括目标市场分析、竞争对手分析、产品定位等。
3、学习如何进行社交媒体营销
社交媒体已经成为了现代商业中不可或缺的一部分，新手需要学习如何在社交媒体上进行营销，包括如何选择合适的社交媒体平台、如何制定社交媒体营销策略、如何进行社交媒体广告投放等。
4、学习如何制作优质内容
内容是网络营销的核心，新手需要学习如何制作优质内容，包括文字、图片、视频等，以及如何将这些内容进行优化，提高在搜索引擎中的排名。
5、学习如何进行数据分析
网络运营需要进行数据分析，以便监测营销效果、调整营销策略。新手需要学习如何进行数据分析，包括如何使用Google Analytics等分析工具、如何进行数据可视化等。
6、学习如何进行客户服务
网络运营需要进行客户服务，新手需要学习如何进行客户服务，包括如何回复客户咨询、如何处理客户投诉、如何收集客户反馈等。
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