零一数据分析教程VIP,零基础的人，怎么自学数据分析
零基础的人，怎么自学数据分析？
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
在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何？
数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。从行业实践的角度看，能够对大数据进行基本分析和运用，并在业务决策中以数据分析结果为依据，主要集中在银行与保险，电信与电商等领域。
最典型的就是电商行业，对行业数据进行分析，对提高行业的整体运行效率以及增加行业利润都起到了极大的推动作用。
中国数据分析行业前景，一面网络创始人何明科指出：
1、市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱。
目前对数据需求最强烈的行业依次是：金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等；
2、未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。
但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。
加米谷大数据培训，6月大数据开发0基础班、提高班，预报名中
相关：大数据分析现状、模式与常用4大分析技术
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01分析软件是什么？
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
如何进行会员管理？会员数据分析都分析什么？
如何做好会员的精细化分析、做到精准营销呢？
主要从会员基础分析、标签分析、贡献分析、RFM分析、渗透分析几个角度进行分析，对不同会员进行差异化营销，让现存的会员能够不断产生消费行为，为公司带来持续利润。
一、基础的会员分析我们进行会员分析，一般情况下，我们需要哪些基础数据呢？
理想状态下会收集到会员的名称、性别、年龄、联系方式、区域地址、收入状况等等情况。当然，这些信息不一定会十分精准，甚至会有一些异常数据，例如有的化妆品企业在做数据分析时，发现有些会员年龄居然超过了120岁，这些数据大概率都是需要清洗剔除的，以此来保障我们的数据质量。
1、会员基础分析
我们拿到会员的数据，首先需要对会员进行基础分析，了解会员的年龄层次、区域分布、消费能力等情况，并实现标签分析，刻画用户画像。
（常用标签）
肤质：中性、干性、油性、混合、敏感、痘痘
功效：补水、美白、保湿、隔离、提亮肤色、抗氧化、防晒、收缩毛孔等
小样接受度：高、中、低
年龄段：20以下、20-25、25-30、30-35、35-40、40-45、45以上
性别：男、女
产品偏好：单品、组合
过敏史：无、酒精过敏、香料过敏等
购买频率：非会员、新顾问、返店客、固定客
收入情况：低、中、高
品牌偏好：品牌A、品牌B、品牌C
2、会员级别定义
随着会员的消费升级，会员的级别在不断升级，根据会员的消费情况，我们对会员进行级别定义，一般划分为：新顾客、返店客、固定客，并采用趋势分析、对比分析、结构分析等分析方法对每一类会员的消费情况进行分析。
以某家化妆品企业为例，他们的会员级别定义如下：
新顾客：第一次进店的客户返店客：第二次、第三次购买的客户固定客：经常购买的客户通过对不同时间阶段的销售情况进行趋势分析、产品结构分析，找出销售额增长或下跌的主要原因，及时调整营销策略。
分析云支持复杂算法计算会员级别，消费评级和忠诚评级也可通过复杂算法得到，会员明细为精准营销提供依据。
3、会员结构分析
会员在逐步升级，我们需要进行结构分析，了解每个级别的会员数量、每个级别的会员为销售带来了多少价值、会员的变动情况等等。会员销售占比，决定销售的稳定性与市场满足度。
了解非会员到新店客、新店客到返店客、返店客到固定客的转换比例，洞察存在的产品、服务问题。
新顾客的占比低，会员以返店客和固定客为主，说明我们把精力、资金投入到传统的市场、营销渠道意义不大；返店客的占比低，说明顾客的回头率差，需要改进顾客服务；固定客的占比低，这是一个危险信号，购买了几次之后顾客不再光顾，那我们需要反思针对老顾客的服务是否出现了问题。4、线上线下整合分析
很多企业也会遇到这些问题：会员不一定只在一个渠道中实现消费，有可能是到门店消费，也有可能是线上购物，尤其是疫情以来，更是加速了消费者选择线上购物的趋势，所以我们需要实现线上线下的整合分析。
分析云，能够实现电商系统与零售系统数据的集成，通过“主数据管理”，统一标准和口径，打通数据孤岛，实现会员消费数据的整合，做出更精准的分析洞察。
二、RFM模型分析基础分析完毕，我们还需要借助一些模型工具，实现对会员数据更精细化的分析，其中最经典也是最常用的当属“RFM模型”。
1、什么是RFM模型
R：最近一次消费发生的时间
用途：判断会员生命周期，以做好周期营销。
会员生命周期：蜜月期、活跃期、流失期、休眠期。一般定义3个月内属于蜜月期，3-6个月属于活跃期，而半年内没有产生购物行为就已经进入到流失期了，超过1年没有购物则是进入休眠期。对于化妆品行业来说，距离消费日期越近，产生下一次购买可能性越大。
F :一定时间内的购买次数
用途：一定程度上体现了客户的忠诚度，代表着重复购买率，能够看到顾客维护情况。
M : 一定时间内的购买金额
用途：一定程度上体现了客户的贡献值。我们都听说过“二八定律”，一般营销主要针对贡献值高的客户。
RFM组合，利用记忆曲线，帮助会员一起复习与您第一次购物的美好记忆，引发下一次购物。
２、如何实现应用？
根据RFM组合，我们可以将会员分为四类：活跃会员、近期流失会员、中期流失会员和休眠会员。
活跃会员：近１个月或３个月购买的会员。
对于易耗品而言，结合产品生命周期，是进行二次营销的最佳时间。例如购买的面膜，预计１个月内使用完，针对这些客户在产品快用完的时候及时做出产品推荐会收到绝佳的效果；对于非易耗品，此时我们可以提供产品养护或关怀，推动关联营销。
近期流失会员：3-6个月购买的会员
我们根据F或M，再精细划分为高质量会员、中质量会员、低质量会员。针对近期流失的会员，我们要对他们进行调查，是否对服务、对产品不满意？可以做同类商品的推荐，通过使用优惠的刺激、活动的刺激等方式，带动消费。
中期流失会员：6-12个月购买的会员
对于这些有半年没来的会员，我们可以选择老客户优惠刺激、活动刺激、会员特权活动来刺激消费；此时，建议不要做同类商品推荐，因为这些会员很可能已经选择了其他品牌。
休眠会员：1年前购买的会员
配合节假日、会员周年庆、门店周年庆等大力推荐，通过打温情牌刺激消费。
基于会员RFM模型，构建360°会员视图，实现门店差异化经营，为客户提供定制化服务。
以上是一些基础会员数据分析，RFM分析，能够很快地发现一些数据规律，并做出初步判断，但是想要做好会员运营，做到精准营销，还需要进一步的数据挖掘，实现深度分析。
备注：以上报表呈现制作工具：数钥分析云
不懂统计学，作为零基础的人，怎么自学数据分析？
没有计算机基础，没有编程基础的人，该怎么学习数据分析，第一步要做到什么，然后应该做什么？怎么一步一步自学？先打哪些基础？很多人都在了解数据分析的时候，都会这么说。数据分析一定要统计学，编程基础吗？
数据分析如何开始？
我最早做数据分析是从网站统计开始的，从CNZZ到Google Analytics都有用过。我们能够这些地方知道什么呢？网站流量，用户情况，行为统计等等。以GoogleAnalytics为例，以下是我一个网站的流量图：
从这个图里面，我们可以看出什么呢？用户数有多少，每个用户访问几个网页，每个用户停留多长时间，跳出率有多高等等。
如果你是第一次看到这种图，那你肯定是一头雾水，WTF？什么是跳出率？什么是平均会话时长？
这也是开始学习的过程，接触到陌生概念，就去了解，不要因为一个概念不懂就停止学习。
经过一段时间的了解，我们学会了各个名词是什么意思，例如我们发现跳出率太高了，那么就证明网站存在某些问题，导致了用户很容易流失。那么我们就进一步， 查看用户的行为数据，例如热点图，点击图等等，分析是什么地方导致了这个问题。
PS：图上这个跳出率算是很低了，还不错。
这个图是流量获取概览图，我们可以通过这个图来了解流量是从哪来的，这也能帮助我们做流量的优化甚至引流的工作。
不要嫌网站统计显得low，基础数据分析都是从这个开始的。
接下来可以着手去搞一些自己感兴趣的数据，当然，这可能需要学习爬虫知识，一些数据库的知识。
你可以爬歌词，看大家在唱什么，也可以把公司的订单倒入，看订单有什么规律，还可以把女朋友的微博全部拿出来，看她到底对什么感兴趣。
这些，其实都是数据分析的应用，从简单的，基础的，自己感兴趣的开始。
大数据分析课程价格多少钱？
现在线下的大数据课程一般都是4-5个月，25000左右的费用。如果是线上的话，时间周期都差不多，学费大概只有线下的一半，我知道的大讲台，直播学期是16周，报价12800
数据分析培训需要多少钱？
很高兴回答你的问题
现在一般高科技培训内容都是国外网站翻译的，我自己是报了一个人工智能线上培训课程班。花了17800，说句实话，学到现在，时间过去了快6个月了。但是哎，我学的python是开源的，我自己在Python官网上和github上都是可以找到学习资料的，所以我觉得是不值得的，如果你是想学Python数据分析，费用一般在13800左右，而且他们只会教给你入门级的知识。
选择培训机构一定要看公司教育背景说句实话，我对我培训的公司是没什么可感恩的，不仅花费了财力精力时间，而且学习的都是外国网上能找到的学习文档，我直接用谷歌浏览器就能翻译过来的，它们把它弄成像模像样的教育视频，在线视频，来给我们学。教学方式就不要说了，都是技术人员，不懂得教育方式方法的。不过，我有时会自己研究下文档，只有自己多研究才能深入学习。
再就是它们可能会以有很多实战项目来吸引你，以没找到工作不收费来吸引你，但在你报名的那一天开始，就已经在分期付费。
不过，晚知晚遇，唯一的好处就是有一定的压力让自己好好学习。当然，也不是没有成功培训就业的情况，那都是学习自主和被逼到没办法的人。我现在只是当成一种兴趣在学习，因为毕业后培训Python，然后从事教育行业，你是根本分心不过来的。
更多精彩，敬请期待！
数据新手一枚，求推荐新手适用的数据分析工具？
题主说到两个问题，改善分析能力与提高效率。
分别来解释下吧。
先说简单的，就是提高效率。数据分析可以高深莫测，也能简单易懂，对于数据小白来说，复杂的excel公式记不住，模型编程知识又不懂，要靠自身的能力产出一份完美的数据报表确实比较难，这个时候就需要抓重点啦。那就是选对工具。
要提高数据的工作效率，不一定把函数公式熟记于心，也不一定非要掌握各种数据技能，有则当然更好，没有也没关系，选对合适的工具，就能做出精美的图表，比如：
又比如：
看起来是不是逼格满满，实际上操作特别简单，只需要简单的拖拽几秒就能搞定，当然一开始制作第一个图表不会这么快就完成，不过熟悉之后，速度简直快到飞起，至于多久能用熟，在教程和视频的双重帮助下，我相信给你1天的时间就足够了，花1天时间节省之后n天n小时的麻烦，还是很划算的。
忘了说，以上图表均来自数据观，https://www.shujuguan.cn/
操作界面如下：
不仅图表类型多样，更重要的是易于操作，这也是推荐数据观的最主要原因，如果是专业的分析师，我会更推荐Tableau这样专业性更强的可视化工具。
至于题主提到的分析能力，不得不说，这个不是一蹴而就的，需要长时间的积累和摸索，虽然没有过硬的专业知识支撑，但是在工作中我们会不断接触数据，日积月累就会培养出你对行业数据的敏感度了，什么样的数据有问题，什么样的数据算惊喜，你就会有一个大概的认知了。
附赠一个图表选择指南，希望题主能选对工具，用好工具，在自己的业务领域上更上一层楼！
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