撰稿编者按：数据分析如今已经逐渐正式成为一个炙手可热职务，越来越多的人想要正式成为数据分析师，但是却不知道是不是进阶。本文将从狭义的视角和互联网观念的视点，来剖析呵呵有关“数据分析”怎样快速进阶许多核心思想。

对数据脆弱，能通过“数据分析”辨认出业务层面提升的机会，是很多企业对产品、物力、运营和经理等组织工作岗位的基本上明确要求。而他们之前也剖析了“数据分析通识科”，“数据观念”，“数据分析常用的工具”

等数据分析的许多有关的内容，了解了什么是数据分析，和观念等习题。

本文将从狭义的视角和互联网观念的视点，来剖析呵呵有关“数据分析”怎样快速进阶许多核心思想。

但不限于进阶现职数据分析的组织工作岗位，因此不存在批评自己合不最合适做数据分析、苦恼零基础进阶难、理科生是不是极难进阶等疑点。

但如果你想息影数据分析，还是需要回去思索许多问题：我希望进入什么样“数据分析”

的组织工作岗位呢？这职务有发展前景吗？自己的性格适不适合做数据分析？合乎自己未来的业余功能定位么？息影后需要什么样的层次结构？等问题了。

 

一、进阶数据分析对人有什么样明确要求？

刚刚碰触“数据分析”有关组织工作时，在日常生活组织工作中都在为数据质量、取如有基本上的事宜弄得不可开交，与业务方的沟通交流需求争辩不休。一开始觉得其主要问题是工具专业技能的不足和缺少对业务的理解。但后面慢慢地就会辨认出让其坚持下来的其本质其原因是对位数另一面的逻辑和异常其原因的疑惑，是对更高效率分析方法的疑惑，是对行业的美味表达方式的疑惑···等等的好奇心，而那些疑惑才是你搞好“数据分析”的原初推动力。不然很容易简简单单就出分析推论，匆忙结束分析了。他们在做绒兰研讨会的时候，总是会多次重复一句话“做一个对世界充满著疑惑的人！”

，只有你足够多的疑惑心，才能正视乏味的位数，不断挖掘表达方式另一面其原因的强烈动力。

因此，他们具体来说来看看进阶“数据分析”对人有什么样明确要求？

具体来说，从性格、兴趣、嗜好等方面来看。

要有一定的疑惑心和不断积极探索未明的性格，并有兴趣去知道数据另一面的逻辑，当面对分析需求、写sql标识符、重新整理海量数据数据等繁杂乏味的组织工作，绝不放弃乏味的感觉并细致的完成那些组织工作，同时更明确要求有与人沟通交流和合作的协同的能力，因为做数据分析需要与业务部门、西门子公司等频密沟通交流和合作、明确需求和推动执行的。那些组织工作，是你喜欢的、擅长的吗？

其次，从学习、思索的能力方面来看。

怎样根据数据，来推演、分析、提出解决方案，需要你常常脑洞大开，并且数据分析是需要不断持续保持学习状态的。因为数据分析的推论，有时候会和他们的直觉背道而驰，这就需要不断的通过思索和学习，完善自己的知识体系。

再者，从工具使用的熟练程度来看。

他们分析数据， 就需要有数据源，然后处理数据。也就是说数据查询和处理的能力是做数据分析基本上的内功。在数据处理上，就涉及到了大大小小各种各样的工具，所以就需要掌握那些工具的使用，如Excel、SQL、Tableau、Pyhon等工具。

最后，从心态上想想自己是否具有开放性、可容错性和坚持不懈的毅力。

数据分析的圈子里面，都非常开放。数据也好，还是数据指标也好，其本身并不是完美的，也会出错，所以他们必须拥有开放的心态和坚持不懈的精神，所以，才能使他们不断的从数据中积极探索，寻求答案。

✎小结总之，对于许多缺点和不足，可以考虑改进，使之不再正式成为短板，比如学习数据分析的基本上原理、技术、工具，但是兴趣、性格、心态的方面呢？或者会正式成为你放弃不擅长的业余的其原因。  

二、怎样快速进阶“数据分析”核心思想

了解了进阶“数据分析”对人有什么明确要求，那么，他们就来剖析呵呵怎样快速进阶“数据分析”的核心思想。

对于怎样快速进阶数据分析主要建议还是主要把精力放在数据分析的观念、业务知识的熟悉与剖析、通用能力。其进阶思路如下：

具体来说，是数据分析观念，因为观念决定上限，他们需要转变观念，锻炼和培养数据分析观念。

在数据分析有关的职务里经常会写这么一条招聘明确要求「具备数据分析观念」。在组织工作或者面试中，会经常听到分析观念、分析思路、分析方法。

其次，要对业务知识的熟悉与剖析。

数据分析是用来解决具体行业问题的，需要从业务的视角出发，了解各个指标，和每个指标之间的关系，还需要联系业务去理解数据。所以，组织工作中数据分析脱离不了业务。因此，需要具备某个行业的业务知识才能去理解这个行业里的术语、业务问题等。至于工具，可以在进阶后去学习加强。

而业务知识包括某个行业的常用指标、业务流程。需要注意的是，不同行业的指标、业务流程是不一样的，所以，需要学习的时候针对你的目标行业去学习、了解10多个行业的指标、业务流程等。

再者，就是通用能力

。包括 PPT 制作分析报告、沟通交流能力。在组织工作中，要经常做分析结果做成数据分析报告，然后展示给业务部门、上级领导、客户等，而这种展示数据分析报告的场景常用的工具就是 PPT，所以就明确要求你会用 PPT 制作数据分析报告，有较好的的文字、书面总结能力。

数据分析师对沟通交流能力的明确要求更高。因为，数据分析师解决的是实际的问题，需要跨部门沟通交流业务，搞好的数据分析报告也要展示给各个部门、领导、客户，只有好的沟通交流能力，才能让你的分析结果得到用户的认可。

✎小结 总之，除了上述几个大方向，他们还可以做如下几个小点：平时可以多去看许多商业数据模型、数据分析案例； 关注呵呵数据类的公众号（比如我的公众号，哈哈，但公众号的文章类目可能比较杂，建议看完要自己归类重新整理吸收，必须形成自己的数据体系）； 加入许多数据分析的专业社群也是一个不错的进阶法子； 网上很多数据分析的资料（人人都是产品经理等那些优质网站），最后逐步的一点一点的形成自己的分析思路。

三、有什么样进阶的书可以推荐？

对于数据分析进阶，他们先要有数据分析的基本上数学概念，初级数据观念，初级数据工具专业技能。因此，推荐的进阶书籍从三个方面，如下：

基本上数学概念推荐书籍：《深入浅出数据分析》《深入浅出统计学》等，了解基本上的统计知识，锻炼扎实统计基础。初级数据观念：《精益数据分析》 《数据观念：从数据分析到商业价值》等，了解分析方法、案例、锻炼数据观念。 初级数据工具专业技能：《谁说菜鸟不会数据分析：进阶篇》《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》等。了解基本上知识，掌握基本上的工具。

✎小结总之，数据分析需要具备多方面的理论基础，比如：

基本上的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等； 基本上的商业意识：营销理论、战略规划等； 数据处理知识：数据库、数据结构等。

但是，对于小白而言，这实在是信息量太大了，所以在进阶的阶段，以上推荐书籍，基本上上能清晰地让他们刚进阶的朋友们知道数据分析能解决什么问题、需要什么方法论、需要掌握什么基本上技术及原理等那些就足够多。懂得常规知识并能找到基础的组织工作是进阶阶段的目标。  

四、有什么样进阶数据分析工具推荐？

在工具方面，推荐从Excel+SQL这2个来作为进阶的数据分析工具。剩下的许多工具根据自身能力去学习，都可以自学 ，但等有SQL基础后再学Python等复杂的工具会相对容易些。

Excel：最基础的底层能力， 当然也是必备的。在实际组织工作中Excel的使用频率非常高，因为Excel函数、透视表可解决大部分问题，并能把存储、分析、数据可视化很好的结合在一起。而且Excel的熟练程度，也会极大提升数据分析过程中的效率，让分析更加的强大。还有一个很重要的其原因就是Excel的受众广。特别是可以把分析结果展示给业务部门，或者与业务部门对接的时候，会节省大量的时间成本。但Excel功能太多，对于刚进阶数据分析的也不可能掌握所有的是功能，可以则需而取。主要掌握常用的功能和函数基本上上就可以覆盖大部分的应用场景了，比如： 基础功能: 列排序、筛选、去重、求和、求平均 高级功能: 透视表行列值汇总、占比汇总、过滤、排序 （主要是可视化图表） 数值函数：ABSCEILFLOOR··· 逻辑函数: IFIFERROR ··· 字符函数: LEFTRIGHTCONCATENATEVALUE ··· 时间函数: YEARMONTHDAYDATE ··· 高级函数: VLOOKUP··· …….

（后面他们有专门Excel讲解，这里就 不一一展开了）

♦SQL：一门专门为数据查询所设计的编程语言，也是所有数据分析师们都必须掌握的基础明确要求。

因为当小规模的数据处理、分析、展示Excel都可以搞定，但对于大规模的数据处理而言，Sql是必备的取数手段，在数据获取和数据清洗环节都会用到SQL，要看什么样数据需要处理，然后导出数据。

对于刚进阶数据分析来讲，可以先从几个核心语句入手学习SQL： 检索数据：SELECT FROM 筛选数据：WHERE / HAVING 数据分组：GROUP BY 汇总函数：聚合函数 数据排序：ORDER BY 数据选取：LIMIT ……..

掌握以上语句和许多基础函数后，在实际应用中可以满足他们80%左右的查询需求。而有关增删改语句，他们可以进行了解，在应用中他们基本上不会碰触到修改数据库的权限。推荐《SQL必知必会》这本书可以熟悉基础用法。如果为了应聘，可以去牛客网找许多真题练手，学习SQL主要还是以练题为主。

（后面他们有专门SQL讲解，这里就不展开了） ✎小结 总之，“工欲善其事，必先利其器” ，一件称手的工具能让他们事半功倍。对于数据分析人员来说，数据分析基本上流程中的数据获取、数据清洗、数据可视化分析的部分，最常用的组合是 SQL + Excel + PPT/可视化（进阶级的Excel 就可以做可视化，还有许多Power BI、Tableau等可视化软件这里就不展开了）。  

五、总结

以上就是怎样快速进阶“数据分析”的基本上的思路，仅供参考！但是，优秀的数据分析人员是不能速成的，相对来说数据分析进阶并不难，进阶之后的知识积累才是重点，但不同行业也有不同的难点，还有待挖掘。

以上的前提针对怎样快速进阶，目的是达到数据分析有关领域的门槛，如顺利拿到一份offer等，不涉及数据挖掘等高级技巧。

我始终觉得“数据分析”是一个厚积薄发的组织工作岗位，且更是一个通用的专业技能，每个职场人的一个底层能力。怎样在实际组织工作、项目中真正发挥数据分析的作用，产生价值。是一个优秀的数据分析人员需要去主动辨认出问题、解决问题、总结问题的最终目标。因此，只要明确了方向，那么剩下的就是坚持了，然后不断积累，保持最初的疑惑心。