七周成为数据分析师04_Excel

原文链接 摘要: 本文是<七周成为数据分析师>的第一篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南.温馨提示:如果您已经熟悉Excel,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分. 世界上的数据分析师分为两类,使用Excel的分析师,和其他分析师. 本文是<七周成为数据分析师>的第一篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南.温馨提示:如果您已经熟悉Excel,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分. 世界上的数据分析师分为两类,使用Excel的分析师,和其他分析师.每一个数据新人

拿到数据之后,我们应该怎么做? 直接套用各种图表公式进行分析并不是一个好做法.因为众多分析思路和公式都是基于数据服从一定分布的前提,如果不了解数据质量和分布情况,做推断分析是事倍功半的. 正确的处理方法是先使用描述统计. 描述统计学 描述统计学是一种概括数据集的方式,包括数据的加工和显示,数据集的分布特征等.它与推断统计相呼应. 首先把数据分为分类数据和数值数据.二者最显著的区分在于分类数据不可做加减,而数值数据可以. 分类数据主要应用频数统计,对各分类数据进行计数. 数值数据则是描述统计的重点

在学习数据分析知识的过程中发现了一个七周成为数据分析师课程班,讲解的比较基础和全面,相对于常见的一些数据分析课程,突出的优点在于它把重心放在了数据分析的思维和业务能力,更加符合实际需求.毕竟对于数据分析师来说,最难的地方在于思维业务能力,否则只会使用各种各样炫酷的软件代码而不知所措. 这里记录一下七周成为数据分析师课程的学习笔记,教学视频是在万能的b站上发现的.可能涉及到版权原因这里就不贴上链接. 对应的文字教学资料可以查看:互联网数据分析能力的养成,需一份七周的提纲--秦路 接下来是第一周的课

数据可视化之美 数据可视化的目的是为了让数据更高效,让读者可以更高效阅读,而不单是自己使用. 数据可视化首先需要突出数据背后的规律和重要因素,其次才是美观. 数字可视化应该基于实际业务背景,比如地铁线路图并没有按照真实的地理距离来划分,但它却准确直观的传递给用户最关注的重点:应该如何乘车才能到达某地. 图表绘制部分主要为实操,这里就不做分享.原课程可以参考如下链接: 如何七周成为数据分析师:Excel技巧之甘特图绘制(项目管理) 图表的基本概念 1. 维度和度量 首先需要对维度和度量的概念进行区

成为一名合格的数据分析师,业务知识很重要.光有分析技巧但没有业务知识支撑,分析出的结果也只会是空中楼阁,难以落地推行. 只有理解业务,才能建立业务数据模型. 经典的业务分析指标 指标:如果你不能衡量它,你就无法增长它. 将业务场景用指标来衡量,更有利于对业务知识的把握. 指标建立的要点: 建立核心指标(明确当前核心需求) 好的指标应该是比率 好的指标应该能带来显著效果(易于执行落地) 好的指标不应该虚荣(纯粹为了数字好看,没有考虑实际情况) 好的指标不应该很复杂(直接干净简单利落) 1. 市场营

如何建立业务分析框架 从指标的角度出发 从业务的角度出发 从流程的角度出发 1. 市场营销模型 以'潜在客户-机会客户-新客-老客-忠诚客户'为主轴进行扩展. 以"机会客户"为例,可对其进行结构化思维划分: 2. AARRR 模型 付费推广渠道,先下载再注册:社交传播渠道,先注册再下载. 以"二次激活"为例进行扩展: 3. 用户行为模型(内容平台) 4. 电子商务模型 5. 流量模型 6. 如何应对各类业务场景 多加练习 熟悉业务 应用三种核心思维 归纳和整理出指标

一,前言 思维缺失---造成"不知道,不确定"(问题发生没?问题在哪里?为什么?不确定对不对?不确定执行结果?不知道老板是否满意给不给加薪?....) 要拥有三种核心思维: 结构化 公式化 业务化 数据分析思维7大技巧:1.象限法 2.多维法 3.假设法 4.指数法 5.二八法则 6.对比法 7.漏斗法 在业务时间锻炼分析能力----好奇心 二,三种思维详细内容 1.结构化 重点:找出核心论点,将核心论点逐一分解,再去拆解到穷尽(金字塔塔顶到塔底部) 工具:单人作战----思维导图 团

数据分析师:数据分析工作常见七种错误及其规避技巧商业领域的数据科学家和侦探类似:去探索未知的事物.不过,当他们在这个旅程中冒险的时候,他们很容易落入陷阱.所以要明白,这些错误是如何造成的,以及如何避免.“ ... 数据分析师:数据分析工作常见七种错误及其规避技巧 商业领域的数据科学家和侦探类似:去探索未知的事物.不过,当他们在这个旅程中冒险的时候,他们很容易落入陷阱.所以要明白,这些错误是如何造成的,以及如何避免. “错误是发现的入口.”——James Joyce (著名的爱尔兰小说家). 这在

诸葛认为数据分析师应具备的10种分析思维 : 一.逻辑思维逻辑思维即明白价值链,明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解.熟悉,要细致和慎密,要清楚充分性和必要性的关系. 实际上也就是指:你需要哪些数据?如何获得这些数据?数据之间的关系如何? 二.向上思维在看完数据之后,要站在更高的角度去看这些数据,站在更高的位置上,从更长远的观点来看,从组织.公司的角度来看,从更长的时间段(年.季度.月.周)来看,从全局来看,你会怎样理解这些意义呢?也许向上思维能让你更明白