首先我認(rèn)為，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是業(yè)務(wù)和數(shù)分這兩大塊內(nèi)容的集合體，學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是同等重要的，既然題主問(wèn)的是學(xué)習(xí)路徑，那么我就分開(kāi)說(shuō)：

先說(shuō)數(shù)據(jù)分析，要學(xué)些什么

按照我一貫推崇的學(xué)習(xí)路徑，數(shù)據(jù)分析一定要先學(xué)基礎(chǔ)和方法，再學(xué)工具和技能，但是很多人都恰恰本末倒置了，下面我就按照基礎(chǔ)和工具的順序，說(shuō)一下應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容

1、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)包括：

（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。

數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之一，很多人連統(tǒng)計(jì)學(xué)概念都沒(méi)搞清楚就跑去學(xué)python、學(xué)excel，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)越學(xué)越難。

首先要了解一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念，比如什么叫描述型統(tǒng)計(jì)？什么叫假設(shè)檢驗(yàn)？什么叫正態(tài)分布？

然后再去學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)里的數(shù)據(jù)模型，比如聚類(lèi)、回歸，這些都是業(yè)務(wù)分析中必備的內(nèi)容。

關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)，大家可以看一看《深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《赤裸裸的統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《統(tǒng)計(jì)學(xué)概論》這幾本書(shū)。

（2）數(shù)據(jù)分析思維的養(yǎng)成。

思維往往是很多人忽略的一點(diǎn)，但其實(shí)作為數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō)，最起碼要了解和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析中的思維定式，比如結(jié)構(gòu)化思維、演繹推理等等，這些我們可以在生活中慢慢培養(yǎng)。

因?yàn)閿?shù)據(jù)分析是靠人來(lái)做的，既然是靠人，就免不了要受到個(gè)人的思維影響，很大程度上數(shù)據(jù)思維能決定我們分析問(wèn)題的方向和思路，建議大家可以看看下面這本書(shū)：

（3）數(shù)據(jù)分析模型與方法。

大多數(shù)時(shí)候，我們做業(yè)務(wù)分析都是依靠的分析模型，因此學(xué)習(xí)一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)模型是非常必要的，這也是基于我們的數(shù)據(jù)分析思路自然而然養(yǎng)成的。

比如我看到流失分析，就想到肯定會(huì)用漏斗模型；比如我想到商品關(guān)聯(lián)分析，就一定要用到購(gòu)物籃模型；比如我看到會(huì)員分析，就一定會(huì)想到RFM模型。

這部分建議大家看看《深入淺出數(shù)據(jù)分析》，《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì)數(shù)據(jù)分析》也可以看看，不過(guò)比較簡(jiǎn)單，當(dāng)做入門(mén)書(shū)看比較合適

2、數(shù)據(jù)分析工具和技能包括：

（1）SQL

取數(shù)的必備技能，要掌握一定的數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)，主要是學(xué)習(xí)sql的語(yǔ)法，建議大家看看《sql server：從入門(mén)到精通》、《MYSQL必知必會(huì)》：

（2）Excel

主要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)透視表、DAX函數(shù)這三個(gè)功能，有能力的可以學(xué)學(xué)VBA，不過(guò)業(yè)務(wù)分析不建議太深入，推薦讀物：

（3）BI工具

用來(lái)做數(shù)據(jù)分析的主要工具，比如tableau、powerbi、FineBI等等，這些工具都各有特點(diǎn)和適用環(huán)境

（4）Python/R

數(shù)據(jù)分析也需要至少掌握一種編程語(yǔ)言，萬(wàn)能Python是最合適的了，不過(guò)也有很多人喜歡R，二者對(duì)于業(yè)務(wù)分析來(lái)說(shuō)，差別并不大。

再說(shuō)說(shuō)怎么學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)分析師=半個(gè)業(yè)務(wù)人員，可能對(duì)于業(yè)務(wù)分析師來(lái)說(shuō)，必須首先得是個(gè)業(yè)務(wù)人，之后才能是數(shù)據(jù)分析師。而學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)，才是數(shù)據(jù)分析人最痛苦的事情。

那該怎么具體了解呢？可以通過(guò)業(yè)務(wù)模式、產(chǎn)品、渠道、用戶、運(yùn)營(yíng)、部門(mén)、KPI來(lái)充分了解一個(gè)公司的業(yè)務(wù)、信息。

1、業(yè)務(wù)模式

通俗來(lái)講，要了解一家企業(yè)，可以了解它的商業(yè)模式，但這太寬泛了，我們用業(yè)務(wù)模式來(lái)代替。簡(jiǎn)單講，就是這家企業(yè)是通過(guò)什么來(lái)掙錢(qián)的？

2、產(chǎn)品

產(chǎn)品是有企業(yè)提供的滿足某一用戶群體的某一場(chǎng)景下的特定需求的物品和服務(wù)。產(chǎn)品一般看什么：

3、渠道

渠道的定義，就是連接產(chǎn)品和用戶的通道。把產(chǎn)品提供給需要它的用戶，把用戶的錢(qián)帶回來(lái)。渠道有什么：

4、用戶

用戶，是產(chǎn)品和服務(wù)的最終使用者。我們最終的目的，就是希望用戶能盡可能多使用，購(gòu)買(mǎi)我們的產(chǎn)品，所以我們就要了解自己的用戶。用戶都有什么屬性呢？這就多了，主要分為兩種用戶，企業(yè)用戶和個(gè)人用戶。

5、運(yùn)營(yíng)

運(yùn)營(yíng)在整個(gè)閉環(huán)中，需要支持產(chǎn)品，渠道，用戶三大部分。比較常見(jiàn)的是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，這個(gè)職位一般需要優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)，比如APP的這個(gè)功能基本沒(méi)什么用戶使用，就要考慮是哪里出問(wèn)題了，好做相應(yīng)的改進(jìn)。或者在傳統(tǒng)行業(yè)幫助產(chǎn)品做好進(jìn)銷(xiāo)存管理。

當(dāng)然還有其他很多業(yè)務(wù)知識(shí)需要學(xué)習(xí)，這部分建議大家多去參與到業(yè)務(wù)部門(mén)的工作中，最好是跟在業(yè)務(wù)部門(mén)一段時(shí)間，多去學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)才能真正做好數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析師主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容大致分為六個(gè)模塊，分別是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel經(jīng)典函數(shù)，準(zhǔn)確快速地完成數(shù)據(jù)清洗,利用Excel數(shù)據(jù)透視及可視化，可以透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)。

MySQL

理解MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)概念及存儲(chǔ)原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語(yǔ)法掌握數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)策略，熟練使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)規(guī)范化。

BI商業(yè)智能工具

了解商業(yè)智能的核心價(jià)值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，掌握行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用。

Python

學(xué)習(xí)Python基本編程語(yǔ)言知識(shí)，了解Python程序的計(jì)算機(jī)運(yùn)行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復(fù)性工作。 掌握網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，Python數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)可視化操作，提高數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析能力。 掌握Python數(shù)據(jù)分析處理基礎(chǔ)庫(kù)，具有應(yīng)用Python語(yǔ)言解決數(shù)據(jù)分析中實(shí)際問(wèn)題能力。

數(shù)據(jù)分析思維與理論

掌握微積分、線性代數(shù)、概率論、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 掌握基本的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論、機(jī)器學(xué)習(xí)夯實(shí)基礎(chǔ)，提升數(shù)據(jù)敏感性，建立數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

掌握如何撰寫(xiě)行業(yè)分析報(bào)告和數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。 掌握常見(jiàn)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析、指數(shù)系統(tǒng)搭建等，培養(yǎng)利用多種數(shù)據(jù)分析方法解決實(shí)際工作問(wèn)題能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)

掌握機(jī)器學(xué)習(xí)常用經(jīng)典算法原理及sklearn代碼的實(shí)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選取、調(diào)優(yōu)及模型訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及原理，增加個(gè)人核心競(jìng)爭(zhēng)力，擁有能夠用相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法為解決實(shí)際問(wèn)題能力；奠定人工智能算法入門(mén)基礎(chǔ)。

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如何用數(shù)據(jù)診斷業(yè)務(wù)問(wèn)題，作為一個(gè)數(shù)據(jù)師、分析師，用數(shù)據(jù)診斷業(yè)務(wù)是最基礎(chǔ)的，但是很多人對(duì)于診斷業(yè)務(wù)是一看就會(huì)一做就錯(cuò)。所以今天給大家分享為什么你在做的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)方面會(huì)不認(rèn)可呢？弄清楚這三個(gè)問(wèn)題就知道了。

1、基礎(chǔ)診斷技巧知識(shí)業(yè)務(wù)診斷流程，第一步，建立監(jiān)控指標(biāo)，第二步樹(shù)立判斷標(biāo)準(zhǔn)，第三步發(fā)現(xiàn)異常情況，第四步細(xì)節(jié)問(wèn)題來(lái)源，第五步，給出診斷意見(jiàn)。例如，某公司有四條銷(xiāo)售業(yè)務(wù)線，目標(biāo)是月銷(xiāo)一個(gè)億。實(shí)際達(dá)成9500萬(wàn)屬于不達(dá)標(biāo)，對(duì)應(yīng)剛剛診斷流程分析，建立監(jiān)控指標(biāo)為整體銷(xiāo)售業(yè)績(jī)樹(shù)立判斷標(biāo)準(zhǔn)為10000萬(wàn)觀察現(xiàn)狀為9500萬(wàn)發(fā)現(xiàn)異常問(wèn)題為差500萬(wàn)為不達(dá)標(biāo)。所以細(xì)節(jié)問(wèn)題為渠道a差1000萬(wàn)不達(dá)標(biāo)，渠道b超額200萬(wàn)、渠道c超額為二百萬(wàn)。渠道d位超額為100萬(wàn)。如果銷(xiāo)售是線上的，就能進(jìn)一步看到轉(zhuǎn)化流程，渠道a業(yè)績(jī)計(jì)劃，500萬(wàn)投放量100萬(wàn)投放轉(zhuǎn)換率50%購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)換率50%。這是轉(zhuǎn)換過(guò)程，客單價(jià)為200這是轉(zhuǎn)化結(jié)果，實(shí)際上渠道a的業(yè)績(jī)是四千萬(wàn)。投放量100萬(wàn)投放轉(zhuǎn)化率分之40購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率分之50客單價(jià)值200于是對(duì)比后發(fā)現(xiàn)是a業(yè)務(wù)線出了問(wèn)題。投放轉(zhuǎn)換率太低，互聯(lián)網(wǎng)講究漏洞轉(zhuǎn)化模型，指的是用戶看到廣告到購(gòu)買(mǎi)，結(jié)束購(gòu)物過(guò)程中的全程記錄。

二是常見(jiàn)問(wèn)題，單純的數(shù)據(jù)并不是為了記載，而是為了分析問(wèn)題并解決。例如，上述渠道a實(shí)際4000萬(wàn)投放量100萬(wàn)投放轉(zhuǎn)化率分之40購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率分之50，客單價(jià)200診斷后數(shù)據(jù)分析給出的理由是，一大環(huán)境不好，肯定轉(zhuǎn)化率低，二投放沒(méi)有問(wèn)題。配套優(yōu)惠沒(méi)有跟上，肯定轉(zhuǎn)化率低，三次投放優(yōu)惠都沒(méi)問(wèn)題，商品已過(guò)氣肯定轉(zhuǎn)化率低。四大家都沒(méi)有問(wèn)題，是客戶口味變了，肯定轉(zhuǎn)化率低等等，很多做數(shù)據(jù)分析的人看到這些都會(huì)覺(jué)得很感性，怎么合DAU有轉(zhuǎn)化率活躍率，消費(fèi)金額這些指標(biāo)有關(guān)的；

三解決問(wèn)題關(guān)鍵診斷業(yè)務(wù)只有找到病因，才能針對(duì)性解決區(qū)分的關(guān)鍵點(diǎn)有四個(gè)，第一個(gè)是否真的清楚現(xiàn)狀，第二個(gè)是否已采取行動(dòng)，第三個(gè)是否已制定行動(dòng)計(jì)劃，第四個(gè)是否打算申請(qǐng)資源。弄清楚這四點(diǎn)區(qū)分業(yè)務(wù)方是否想解決問(wèn)題。說(shuō)到這里從本質(zhì)上看，問(wèn)題診斷之所以難，一是因?yàn)榄h(huán)境原因，業(yè)務(wù)能力和操作流程等都會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)問(wèn)題，但這些不是用數(shù)據(jù)量化，而是一個(gè)個(gè)細(xì)節(jié)假設(shè)。二是遇到問(wèn)題了大家都怕?lián)?zé)任，所以很多人拒絕了解真相，從而不想發(fā)現(xiàn)問(wèn)題去解決。他說(shuō)到這里。想要數(shù)據(jù)診斷，就得層次突破，爭(zhēng)取業(yè)務(wù)的支持和老板的理解才能見(jiàn)效，這也是數(shù)據(jù)道路落地的必經(jīng)之路。