新手指南：學習數據分析方法，玩轉職場

我們常說，不能度量，就無法成長。數據分析對於企業商業價值的提升有著至關重要的作用，在職場中我們需要掌握一套系統性的、科學的、符合商業法則的數據分析知識，來應對日常工作中的需求。

Ⅰ.普通職場人為什麼要學數據分析？

數據分析是透過收集、處理和分析數據，得出有價值的資訊用於指導工作的過程。它有助於了解業務進展和變化，定位問題，指引工作方向，衡量工作成效。

數據分析對企業的發展越來越重要，超過90%的企業正在應用或將要應用數據。同時，數據分析作為分析、解決問題的有效手段，在市場、HR、顧問、投資等各類職位中，都將成為職場人必備的核心能力。

對職場新人來說，有數據分析能力的加持，能幫你更快就業，拿到高工資；領域專家可以深度研究專業領域，快速建立行業權威；數據是任何決策的依據，對於中小管理者，掌握精準的數據可以保證企業/專案效益；數據對高階領導的決策影響更大，他們依據數據進行商業洞察，快速找準風口。

數據分析對許多行業和職位也是必備能力，例如互聯網行業用於日常用戶行為分析、流量指標分析、廣告投放分析、員工能力評估等；電商/零售日常用於銷售監控、產品選擇、店鋪擴張、促銷活動；人力/財務常用於指標建立、提高效率、業務本質、業務決策；廣告/市場進行廣告效果檢測、媒體投放建議、即時成本控制、社會化聆聽等。

數據分析的價值，就是我們一般職場人變得不普通的一項重要能力，所以人人都應具備數據分析能力。

Ⅱ.如何快速具備資料分析思路？

具備資料分析思路，首先需要掌握常用的分析方法。了解了常用的這些方法，數據分析思路自然就有了。

1.常用的數據分析法

常用的數據分析方法有哪些？根據業務場景中分析目的的不同，會對應不同的分析方法。

常用數據分析法

如果以上常用的分析方法不能滿足你，下面做了比較全面的資料模型補充。

2. 35個必學的資料分析模型

資料分析模型常用的分為3類：

1）純理論，和數據無關。例如SWOT、PEST等，這種模型嚴格意義上來說是一種思考方法，幫助你進行數據分析；

2）基於指標計算的模型。例如漏斗法、AARRR、矩陣模型、杜邦分析法等，這種是應用在資料分析業務中最多的，和公司的KPI直接掛鉤，常用於公司的經營分析，做資料體係等；

3）基於演算法的模型。演算法模型有簡單的如時間序列等，還有機器學習，迴歸、聚類等。

35個必學的數據分析模型

圖中整理的35個必學的資料分析模型，包含了前兩種模型，即純理論的模型和基於指標計算的模型，為大家同時提供了思考方法和分析方法。

Ⅲ.資料分析乾貨知識點

掌握了常用的資料分析方法和模型，在具體進行資料分析過程中，具備專業的分析知識和工具，才能實現資料分析的目的。
1. 數據分析基礎知識

數據分析基礎知識

在資料分析的實際操作中，也要了解並掌握一些資料分析的基礎知識，這張圖從統計學儲備、分析語言和工具、演算法原理3個面向進行了整理。
2. 資料分析挖掘
什麼是資料探勘？資料探勘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的資訊和知識的過程。

資料分析挖掘

資料探勘的重點在尋找未知的模式和規律，比較有名的案例之一是「啤酒和尿布的故事」。
在美國有嬰兒的家庭，年輕的父親去超市買尿布，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就出現了啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。超市發現了這一現象後，在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以快速找到這兩件商品，完成購物。
這個故事因為有資料探勘的結果支持，才獲得了更多的銷售收入。
3.Excel常用公式
Excel是我們工作中常用的工具，熟練運用Excel不僅可以幫助我們提供處理資料的效率，還可以讓資料分析變得簡單且高效，將我們從單調乏味、重複性的工作中解脫出來。