零一电商数据分析班,一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析

做了一大堆电商数据分析报表，却没一个能真正分析到点的。打个比方，你想分析某品牌上周利润下降的原因，但做出的电商数据分析报表却只能分析销售部门存储的数据，无法结合采购、仓储、运输、推广等更多环节数据进行综合性分析。如果问题并不是出在销售环节，即使你将销售数据翻了个底朝天也同样解决不了问题。电商数据分析不到点子上，做再多也无济于事，不如试试更灵活智能BI数据可视化分析。

用BI做电商数据分析，跨系统综合分析秒完成

BI智能数据可视化分析软件通过构建数据中台来对分散在各系统的数据进行统一清洗整理，统一数据分析口径，为随时发起的电商数据分析提供高效支持。

在制作电商数据分析报表的过程中，一键下去，BI系统自动匹配目标数据、智能运算分析，短短数秒间就完成对海量数据的分析挖掘，并以图形化的方式展现数据，让浏览者一眼掌握数据情况。这其中就少不了数据中台与智能数据分析功能的相互配合、无缝衔接。

再者，即使是在浏览数据中，我们也能以更快的速度对数据进行自助式分析：点击自定义字段与维度组合、一键点击切换分析模型、一键筛选目标数据……，在这一键后，报表立即呈现你所要的数据分析。

就算你要做的分析涉及到来自不同部门系统，如涉及仓库的、销售的、生产的，BI系统都能立即匹配并执行分析。这种高效、全面的数据分析不管在电商数据分析还是在其他行业的数据分析上都能完美实现。当然，前提是你所使用的是BI智能数据可视化分析软件，如奥威BI系列下的OurwayBI等。

奥威BI+：智能分析软件+电商行业解决方案

奥威BI+模式，是奥威软件提出的奥威BI智能数据可视化分析软件搭配标准化、系统化数据分析解决方案，更快更安全搭建企业大数据可视化分析平台的高效模式。奥威BI数据分析解决方案是一种标准化、系统化的数据分析方案，预设分析模型与BI智能数据可视化分析报表。用户企业按需选用合适的分析方案后，只需做必要个性化设计、针对数据来源系统修改部分ETL即可搭建适合自己的大数据可视化分析平台。效率高，更安全。

电商企业做智能数据可视化分析就能选择奥威BI智能可视化分析软件（如OurwayBI)+奥威BI电商行业解决方案的模式，奥威BI智能可视化分析软件提供智能可视化分析技术，奥威BI电商行业解决方案提供完整的、标准化的电商数据分析模型与电商智能数据分析报表模板。

如果你想更进一步了解电商数据可视化分析的自助式分析效果、可视化分析效果，不妨登录OurwayBI的demo平台，在这里你可以亲身体会什么是高效、智能的自助式电商数据分析。

对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是采用以下算法以及模型：

电子商务大数据

　　第一、RFM模型

　　通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

　　第二、Apriori算法

　　这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

　　第三、Spss分析

　　主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

　　第四、网站分析

　　访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

　　在电子商务行业竞争越来越大的今天，也是一个花钱的时代，花出去的钱能不能得到收益，是企业最关注的，投资回报率是大家都要考虑的，因此数据分析在电子商务行业的位置也越来越重要。

电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤： 建立完整的数据追踪体系 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进 一、首先建立数据追踪体系。

电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。 需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。

除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据： 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据 社交媒体：社交媒体后台数据 展示类广告投放 广告投放平台数据 等 二、分析 从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题 三、提出解决方案 根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。

重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。

01工具箱，是一款非常不错的电商数据分析辅助软件，主要用于关键词和排名查询，具有专业分析、实时监控、便捷爬虫、高效办公等特色功能，适用于市场分析、店铺分析、单品分析、标题优化、流量入口分析与优化

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。

了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。

学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。

养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。

附加学习：

1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别

2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。

3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。

第二周：数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。

以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。

另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。

抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》

另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。比Excel的图表高级多了。

BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。

第三周：分析思维的训练

这周我们轻松一下，学学理论知识。

分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。

再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。

题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。

这里送三条金句：

一个业务没有指标，则不能增长和分析

好的指标应该是比率或比例

好的分析应该对比或关联。

举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？

这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）

这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）

1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）

路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）

这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。

第四周：数据库学习

Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。

SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。数据分析师经常有各类假设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。

SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。

作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。

了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。

你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。

期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。

网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是Sequel Pro。

第五周：统计知识学习

统计学是数据分析的基础之一。

统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。

这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。

Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。

《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。

深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。

多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。

第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）

这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。

我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。

这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。

《增长黑客》

数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，

《网站分析实战》

如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP+Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。

《精益数据分析》

互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。

还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。

除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。

第七周：Python/R学习

终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。

这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。

R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。

如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。

R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。

Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。

需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。

在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。

这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。都是数据分析的利器。

Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。

到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周+，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会，我会专门写文章讲解每一周的具体知识，并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。

文章源自知乎作者秦路

这个问题问的有点“意思”了，

1998-2018，已经20年的历程！

按照度娘的百科说词：“电商”一词是业内人士对电子商务的简称。在直观概念上，业界将电商划分为狭义与广义，狭义电商（E-Commerce）是指实现整个贸易过程中各阶段贸易活动的电子化，而广义电商（E-Business）是指利用网络实现所有商务活动业务流程的电子化。前者集中于基于互联网的电子交易，强调企业利用互联网与外部发生交易与合作；而后者则把涵盖范围扩大了很多，指企业使用各种电子工具从事商务活动。

建议深入研究社交电商吧！

电商运营涉及到的范围比较广，想要从事相关岗位的话需要有一定的运营基础，那么对于没有相关经验的人而言，选择一家好的培训机构是很关键的，对于工作和今后的发展都会起到很大影响。

优就业的全域电商课程紧跟行业发展趋势，课程研发团队及时、准确的调研企业用人需求并且以更加容易理解和学习的方式融入到课程中，致力于培养企业紧缺的技能型人才。

优就业的全域电商课程一共分为六大阶段，包括开店实战、产品运营、视觉运营、流量运营、多平台运营、移动电商六个主要方向。

一、开店实战主要学习选品、开通店铺、上架、PC端装修、手机端装修、大促装修、宝贝详情装修店铺营销设置、宝贝标题打造

二、产品运营主要学习市场分析报告、产品规划表、产品卖点文案、价值提升方案、产品推广计划、买家秀、购后链路设置、数据分析报表、用户运营方案

三、视觉运营主要学习视频脚本、视频拍摄、产品精修、4大类页面设计、VI标准体系制定

四、流量运营主要学习直通车账户搭建、直通车推广方案、直通车优化、淘宝客推广、智钻计划、活动选品、活动企划、尾货分解清库、微淘、粉丝互动、直播达人合作

五、多平台运营主要学习拼多多店铺搭建、产品上架、拼多多运营方案、天猫、京东、苏宁易购、亚马逊、速卖通、eBay等报表方案

六、移动电商主要学习策划并执行直播、短视频拍摄与剪辑、公众号、H5页面、个人微店搭建、微博推广方案、社群裂变、社群活动策划

电子商务主要学习的内容有计算机网络原理、电子商务概论、电子商务网站推广、电子商务客户服务、网络营销实务等，其专业共有6个方向。

每种岗位不同，例如客服就是打字、与人沟通、销售，美工岗位则是处理美化图片。运营需要学习数据分析、活动促销，推广则是学习流量引入、广告投放。

电子商务的专业共有6个方向，网站设计与程序方向，网络营销方向、企业信息化、个人网络创业以及银行卡的研发、网店运营以及seo优化方向。

扩展资料：

电子商务教学方式：

基础实践教学：包括大学计算机基础、C语言程序设计、网络数据库、计算机网络、面向对象程序设计、办公软件实操等课程的基础实践教学，还有利用寒、暑假进行社会实践。

专业实践教学：主要包括计算电子商务概论、电子商务网站设计、数据分析、管理信息系统、会计学原理、运筹学、金融学、企业经营实务模拟、会计电算化、网络营销与策划、淘宝店铺装修、电商摄影与图片处理等课程的专业实践教学；

结合校外实习基地的企业和单位，进行生产和专业实习、实训，电子商务专业技能训练、电子商务系统实训、电子商务案例分析、电子交易参观实习和毕业实习。

零基础如何入门数据分析师？

大数据时代，数据为王。用数据做分析，给公司决策提供指导性意见，是众多公司在这个精细化运营，降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前，我国共计1400万数据分析人才缺口，市场规模预计将在2025年达到2000亿！数据分析与其说是一个岗位，更是一个重要技能，拥有这项技能意味着你的就业前景更好，职业发展更广。

那么数据分析零基础应该怎么学呢？下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面，带大家充分了解数据分析这一行业。

1、 数据分析要学多久？

每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。

2、 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) Mysql

SQL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) Python

Python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，如下图：

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。

3、 数据分析的职业发展规划？

一般来讲，数据分析有两条发挥路线，一条是管理路线，一条是技术路线。往管理端发展，比如初级数据分析师，到数据运营，到数据分析经理、数据运营总监等等。这条发展路径主要要求统计学、Excel、PPT等技能，需要撰写市场分析报告。这条路看似技术掌握不用太深，但是对业务的理解要极深。而精深的业务理解需要时间和深度的业务钻研精神。如果你是非数学、计算机和统计学专业的朋友，比较适合这条非技术的职业发展之路。

而向技术方向发展，则目标会非常明确。一是深入往数据挖掘方向发展，学习深度神经网络，NLP等前沿算法。二是深入数据分析开发，把大数据组件hadoop，spark等等大数据组件学好学精。这是一条技术类的发展方向，要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。

实际上，无论是非技术的业务方向和技术专家方向都要的是两个字：钻研。当然听到这里，我们也需要重重地阐述一下：入门初级数据分析是不难的。而后半段，要成为一个优秀的数据分析师是难的，是需要刻苦钻研精神的。

如果看到这里，你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备，但是你是零基础实在不知道如何入行的话，欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲，并且免费做数据分析师的入门咨询。