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先给大家分享一张数据分析全流程图谱，以示诚意，原图下载方式放在文末了。

前提：了解数据分析需要哪些能力

要培养数据分析能力，当然要围绕数据分析的基本流程来看。一个完整的数据分析流程如下：

目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现

根据上图数据分析的基本流程，可以把数据分析能力分为三大部分：

• 基础理论知识：数理统计、模型原理、市场研究等。
• 常用工具技能：办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。
• 分析方法与思维：数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。
• 业务理解能力：只有理解问题，才知道如何设定分析目标进行分析。

下面展开说下这4类能力怎么培养↓

01 如何学习理论知识

统计学+机器学习是数据分析两大核心理论

（1）统计学——数据分析的灵魂

毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂，判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。

统计学理论知识的学习大致可分为三个阶段：

• 基础的统计理论：描述性统计、区间估计、假设检验等；
• 基本的统计分析：T 检验、方差分析等；
• 商业常用的模型：学习数据分析背后的逻辑，会利用统计的思维去思考问题。

（2）机器学习——进阶必备知识

如果想要进阶成为高级数据分析师，就需要掌握机器学习相关知识：

• 特征工程的基础：如何统计数据特征、选用不同的特征，做模型的优化；
• 基本的分类算法：决策树、随机森林等；
• 基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等。

机器学习相关的知识学习成本会比较高，也有一定难度。但对于业务型数据分析师来说，一般不会要求你去推导算法公式，能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了。

理论知识的学习没有捷径，学到的每一分都是扎实的基础，分享几本在我成长过程中帮助较大的【数据分析书籍】，整理出了PDF版本，有需要的伙伴可以去评论区免费领取：

02 常用数据分析工具的学习

巧妇难为无米之炊，掌握常用数据分析工具对于培养自身数据分析能力也至关重要。一般来说，必须要掌握的数据分析工具有：

（1）PPT——数据展示

之所以把PPT放在第一，原因很简单，我们做数据分析的目就是是为了展示给客户、上级，供他们做决策。

所以PPT作为主流汇报、展示工具，是将分析关键结果传递给其他的重要手段，也是数据分析师必备的技能，知乎上有很多PPT大牛，跟着他们学准没错。

（2）Excel——数据分析

Excel 应该是数据分析师最常用的统计分析工具了。

数据分析工具中，Excel是我关注最多、接触时间最长的工具了，这些回答虽然不敢自称精华，但还是比较全面的，大家按需自取即可。

（3）SQL——数据获取

作为数据分析人员，要想获取数据，肯定就要和数据库打交道，因此SQL肯定是要掌握的，在招聘要求中，SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。

学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习，主要了解一些数据库查询语言。

（4）Python——数据挖掘

Python作为目前最火的编程软件之一，确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力，也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。

要学习的内容挺多的，但其实python最大的优势就是语言简约，非常易于读写，如果之前有一定的编程基础，上手很快。

03 数据分析方法与思维的培养

方法很多，但需要注意的是：一定要结合行业特点，特别是对业务的掌握，这样才能事半功倍。

简单介绍几个最基础的数据分析方法：

（1）对比分析法

几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。

比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。

注意：不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。

（2）5W2H分析法

主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。

（3）SWOT

明确资源优势（Strengths）、竞争劣势（Weaknesses）、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。

（4）PEST

从政治（Politics）、经济（Economics）、社会（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。

分析思维则是数据分析师最最核心的竞争力，上面所学习的Python、SQL、机器学习知识等都是在工具层面，要想使用好他们，还需要分析思维的驾驭。

以上。