資料分析，對一般人來說的確很難，第一要具備清晰的邏輯思維能力，擅長剖析。第二，對資料敏感，可以透過資料來追索資料背後產生的問題和你原因。第三，資料分析，對個人的知識面和綜合能力要求比較高。第四，要掌握必備的分析工具和分析邏輯等，高深的資料分析，還要會資料庫，演算法什麼的～

資料分析是透過對過往歷史資料資訊歸納整理得出結論然後為預測未來做決策的重要手段。第一資料分析必須要有非常好的邏輯思維能力，邏輯混亂就無法做出正確決策

第二，資料分析要會蒐集資料，對資訊的敏感決定蒐集的資料是有用還是無用，以及從龐大資訊提煉出有用資料，這個腦力勞動量非常大

第三，資料的整理分析需要龐大的知識儲備，首先是社會經濟政策背景，其次行業知識，企業背景，使用者背景，產品特點，競爭對手背景，行業不同……產品，公司，行業，社會分析模型都不同，然後從各個模型找出關係得出正確結論

第四，分析軟體很多，但是針對不同客戶肯定用的也不一樣，excel，python，PPT……其次變化實在太快，每天還要學習提升才能不被淘汰

資料分析專業度決定了工作難度

資料分析師有很多個分支崗位，崗位的劃分和公司的業務相關。

對個人而言，崗位的職責不同導致了對技能的要求不同。

1. 資料運營這種資料崗主要是偏運營方向。

工作內容是製作報表，提資料需求給開發人員，產出分析報告，承接其他部門的資料需求四大內容。對技能沒有太多要求，Excel很熟，需求能和開發說清楚，明白什麼外部需求可以處理，什麼不能處理。分析報告自己懂得提取關鍵點，總結導致資料結果的原因，講解如何去實現關於資料的任務。

2. 資料產品這種崗位偏向與搭建資料類的產品。

資料類產品分很多種，在公司內部最常見的是資料平臺的搭建，或者是針對某個業務邏輯的模型方法。其中，資料平臺的產品就是確定我們要看什麼資料，以什麼方式展示出來，能否解決其他部門的資料需求。針對業務邏輯的模型方法，和數學模型沒有半點關係，就是針對使用者的特點，提出一套總結性質的方法，然後跟進這種方法，實現業務邏輯，更高效完成工作任務。需要懂得製作產品原型，Excel肯定要很熟。有時需要跟進專案催促開發進度。

3. 資料分析師工作內容包括從資料庫提取資料給資料運營產品，產出部分分析報告，搭建業務相關的模型（這個一般是數學模型）。 有可能會參與到報表開發，資料平臺開發。技能包括會SQL查詢（不要求複雜的SQL，不要求寫儲存過程什麼的），會寫指令碼（Python，shell），使用資料分析工具（R，Python），懂得一般數學模型，例如 linear regression，logistics regression等等。不需要掌握資料探勘的技術，組裡有資料探勘工程師去實現。

如果你的公司業務和資料無關，比如說只有日活，存留率，或者PVUV之類的，這個資料分析一般不用搭建模型，價值不大；但如果業務和資料相關，比如是使用者投資公司的產品，資料直接和錢打交道，就需要數學模型去量化這些行為，價值不同。一般這些模型在統計學中都會學到，千萬不要以為線性迴歸就是什麼最小二乘法一條直線嘛，好好去找一個統計課本看看裡面的假設檢驗都有哪些，不要對線性迴歸停留在中學階段。實現這些模型，就是利用R或者Python。一般是離線計算，把結果放到伺服器上在資料平臺展示。如果需要實時性質的計算，資料分析師肯定是搞不定的。資料探勘工程師，掌握的技能非朝夕可得，想短期速成不現實。以上三個崗位倒有可能速成。

總結：資料分析工作由於崗位細分不同，所做的工作也是有本質上的差別，需要自己對於企業資料分析這個崗位職責詳細瞭解，明確工作的目標，任務。這樣才能做到有的放矢，然後根據具體情況，進行專業領域的學習。

希望以上解答可以幫助到你，關注作者，持續帶來職場乾貨。

資料分析並非信手拈來的，資料分析是有其一定的框架可遵循的。

資料分析的框架可以分為3個主要步驟：

理解行業業務將數字轉化為結論結論的驗證與實踐

1. 理解行業業務

對任何問題的最佳化，其前提都是對行業業務及崗位需求有著基本的理解。

資料只有依附在實際業務上，才能從概念轉化成具有實體意義的內容。

2. 將數字轉化為結論

資料分析是一個分析+探索的過程。我們有時是帶著問題和假設去分析、驗證，有時是純粹地在資料中探索，但無論怎樣的形式，我們都需要資料將我們導向一個理性的結論。

獲得理性結論是一個非常關鍵的環節。當我們跟一些同行交流下來，大家在做資料分析的時候經常得出一些看上去很正確的結果，但這些結果其實對業務指導的價值卻很小。

這樣的結果是因為分析還不夠深入，並且沒有把握住業務核心，才會導致看上去很正確的觀點，在實際的指導中卻沒有很好的效果。

3. 結論的驗證與實踐

獲取結論後，我們可以嘗試將理論投入實踐：

演繹論證已有結論利用結論去最佳化業務對結論進行演繹和論證，是從多維度證明我們的結論的可操作性。

通常我們可以用其他產品的已有資料去佐證這個結論，我們也可以在無資料的情況下，開展產品的版本AB測試來收集資料，去實驗、驗證結論的可行性。

無論是用什麼樣的方法，都是為了證明資料獲得的理性結論，是能夠實際且有效地指導業務完成最佳化。

二、資料分析三個通用思路

在梳理完資料分析框架後，我們轉向資料分析思路。資料分析思路並沒有優劣之分，不同的分析場景需要不同的思路去應對，這裡我列舉了三個通用的基本思路：

AARRRRFM5W2H

1. AARRR——海盜模型

一個產品自上線開始，AARRR模型便從使用者獲取、留存啟用，再到營收傳播等流程，貫穿了產品&使用者聯絡的全鏈過程，整體使用者進入產品後產生的每一板塊的資料都是分析點。

AARRR的思路比較適合分析產品的整體情況。特別是產品還處於早期測試階段的時候，我們就可以用這個思路去做產品的場景分析，從每一步的場景模擬去找到產品最佳化改進的點。

2. RFM——使用者價值分析體系

RFM是使用者價值的分層、評估體系。

我們在傳統的使用者分群模式中，將使用者直接分為：大R、中R、小R，按照累計的充值金額去粗暴地做使用者劃分，很難在這個基礎上做到更加精細化的策略應對。

RFM就給出了比較全面、有規範的分層模式，可以把使用者分群為，例如高價值、中等價值、潛在價值等等層次。依據RFM給出不同層次的使用者需求，我們可以為不同的使用者策劃出更為精細化的運營策略。

3. 5W2H——分析的基層框架

5W2H是最為常見的事件分析思路。

我們在做資料分析的時候，其實大部分處理方式的底層思路，均可歸屬到5W2H的思路。

我們會去梳理：

發生了事件？事件發生在哪裡？什麼時候發生的事情？事件的關聯群體？事情是發生的理由？然後根據5W獲得事件處理方案：

我們該如何處理？我們的事件處理程度？這是一個比較寬泛，同時也是經常用到的分析思路。

我不是專門做做資料分析的，卻可以很認真的回答資料分析真的很難。

我所在的公司，還是一個小的獨立的分店，光是做資料分析有關的工作就讓人精疲力盡了。

我們店鋪內部員工5人，促銷5人。每一週都需要彙總每個人的績效。然後從十幾項績效裡去和區域每一項單獨的績效做對比，分析每個人的每一項是提升還是下降了。提升率是多少，哪一項提升的多，需要繼續保持；哪一項下降了，下降了多少，原因是什麼，怎麼整改；還要分析關聯專案的佔比，不能這項上去了，卻未保持上週的關聯項。有些專案是牴觸的，還需要找一個均值，不能因為其中一項的KPI影響到整體的利潤。

各種資料全部分析完後，需要一個合理的被領導認可的結果。然後根據分析結果做相應的整改計劃，這個整改計劃也不單單是和周對應，還要和上週的資料，去年上週的資料，去年本週的資料做分析對比。

簡單舉例:

1.如果你的去年本週資料利潤是43%.今年的利潤是40%.就需要分析分項，看是哪一項或哪幾項利潤降低導致整體資料下滑。為什麼會下滑？將採取的措施是什麼？

2.如果你去年本週利潤是43%.去年上週利潤43%，去年下週利潤是42%.那麼你今年對比去年，上週的利潤是多少？本週的利潤是多少？是上升還是下降？原因是什麼？下週利潤應該定到多少合適？為什麼要這麼定？

3.為了達成利潤目標，你具體制定的計劃是什麼？每一個分項的數值是多少？分解到周內，每天每人需要完成的每一個分項是多少？如果今天沒達成明天需要多完成多少？

這些所有的一切都需要資料的支援和分析。我舉例的還是一小部分。每次周內總結都需要花費一兩個小時。

如果是專業做資料分析的，收集的資料更多，分析的會更透徹，數字化更醒目，也會更難。

資料分析說難也不難，他也有固定的套路。資料分析主要只對有目標的分析和沒有目標的發現。我們就按這兩點來說

1.有目標的資料分析，收集資料，處理資料，分析資料，展示結果，總結匯報。（這麼說太麻煩了簡單點舉個例子，我要分析公司的人均勞效，那麼我要蒐集至少兩個資料A公司的工資總額B公司的總人數。其它案例類似，關鍵就是把目標分解成可蒐集的資料從不同緯度去分析找相關性）

2.沒有目標的資料分析，在很多資料中發現某些資料的存在相關性，那麼我們在這基礎上進一步挖掘按照上面的流程走一遍

最難的不是分析而是大資料

每一個企業需要將他們的基礎資料進行分析和甄別，在此基礎上，對資料進行不同層次和結構的分類。原因如下:

資料深度融入在商業的各個環節

現代企業逐漸意識到，紛繁複雜的資料固然重要，而這些資料是否真的被企業職工運用，並對其工作產生了相關性的影響，才是企業領導所看重的。不同的層級崗位和職位角色都需要做出正確的決策，而良好的決策必須是基於使用者資料所提出的。因此，不僅僅是資料科學團隊，從產品部門到客戶服務部門，再到銷售等各個部門都應該獲得這些資料資源和資訊。

在現代企業中，對資料的處理還僅僅是在每個月的全體會議上檢視各項指標還遠遠不夠。組織必須要將資料驅動納入到決策制定中。以現代營銷團隊為例。營銷人員有大量的豐富的資料可供他們自由支配，尤其是在智慧手機，平板電腦，社交媒體平臺爆炸式普及的今天，這樣，一個品牌可以遠距離地與觀眾互動，並瞭解顧客的相關資訊。如果所有的這些資料被收集到一箇中心位置，進行資料分析，那麼對客戶的長期行為分析並進行消費預判則成為了可能。同樣地，根據這樣的方法，其他部門，如銷售、產品和客戶服務部門也能獲得前所未有的資料量。

零碎資料共同形成宏觀趨勢判斷

如今，資料在各個行業和企業扮演著越來越重要的角色，企業應該將資料視為機會。每個資料集——CRM、CMS、ERP、營銷軟體，都包含大量資訊和基礎資料。現在或許看起來很微小，可是對資料深入的挖掘和分析將會給企業帶來巨大的財富。而在現實生活當中，由於不可能預先知道哪些資料很重要，所以企業需要收集儘可能多的資料，這樣即使市場環境發生大的改變，企業也能夠做出合理的預判和儘可能貼近市場的決策。

基礎資料和資料分析同樣重要

資料質量是重中之重，傾斜的資料會導致錯誤的結果。如果你的判斷來源於不完整的資料基礎，你的決策便會產生一定的偏差甚至產生錯誤，而這最終將會侵蝕在資料驅動文化背景下人們對資料分析的信心。因此，簡潔、完整和正確的資料是有效決策產生的必要前提。

2016年美國總統大選的預測分析，很好地證明了資料質量的重要性。在當時的預測中，大多數資料是基於州級和國家級的電話投票進行的。但是電話調查中很容易出現無人接聽的現象，而各州無人接聽的佔比率也存在著很大的區別，這會很大程度上影響選舉團的預測（選舉團制度是美國特有的一種選舉方式， 選民在大選日投票時，不僅要在總統候選人當中選擇，而且要選出代表50個州和華盛頓特區的538名選舉人，以組成選舉團。當選的選舉人必須宣誓在選舉團投票時把票投給在該州獲勝的候選人。美國總統由選舉團選舉產生，並非由選民直接選舉產生，獲得半數以上選舉人票者當選總統），結果就是，傾斜的資料產生錯誤的預測。

如今，機器學習已經受到了大量的炒作。而機器依據大資料分析出來的預判，是否真的能符合事實情況，很大程度上決定於是否擁有堅實的資料基礎：一個將資料驅動納入到組織文化的企業，採集到的簡介、完整和正確的資料。”資料驅動”一詞已存在多年，但在今天快節奏和迅猛發展的數字經濟中，它將成為當代企業的文化使命。

Bingdata優網助幫匯聚多平臺採集的海量資料,透過大資料技術的分析及預測能力為企業提供智慧化的資料分析、運營最佳化、投放決策、精準營銷、競品分析等整合營銷服務。

問題比較範，取決於具體的場景，你是站在求職者的角度，還是企業管理的角度，前者的話技術不是太大問題，這都有參照，難在如何結合業務場景給出分析思路，構建分析體系，這個幾乎沒有參照。對於企業來講，資料治理通常是最大的難題，成本高，有不確定性因素在，尤其想做數字化轉型的傳統企業，路還很長，坑還很多。

資料分析往往給人的感覺不是有多難，而是不知道該如何利用資料分析能力來解決問題。

1、是coding太難嗎？

資料分析常用的技術手段莫過於SQL、python、R，機器學習演算法，這些都是資料分析的基礎，在短時間都是可以學會的，因此，coding並不難。

2、是資料分析方法論太難嗎？

資料分析的方法論莫過於收集資料、分析資料、發現問題，然後從多維度分析問題，找到問題的原因，然後解決問題，其中可以用很多分析對比的方法，環比，同比，轉化等指標資料來說明問題。因此，方法論也沒有變化，並不是難的關鍵。

3、是否有難的點地方呢？

有的，資料分析的難點在於對資料敏感度和思維框架的培養，比如，當你從新聞聽說最近油價漲了，你能從宏觀和微觀尋找到資料分析說明油價上漲背後的真正原因嗎？具體分析這個原因應該按照怎樣的框架和邏輯來拆解分析呢？

資料分析的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的資料中的資訊集中和提煉出來，從而找出所研究物件的內在規律。是有組織有目的地收集資料、分析資料，使之成為資訊的過程。那作為一名資料分析師需要具備什麼條件呢？

第一，技能和工具。作為資料分析師，必然要熟悉各種工具的使用：SQL，分散式資料處理，資料視覺化等等。要跨過技能難關，無捷徑，要在實際工作中不斷積累經驗。

第二，業務。技能和工具可能都是通用的，但是不同的行業有不同的業務模型，一個pure的資料分析師在進入一個新的行業的時候，可能要認識各種新的概念和指標，這就需要有強大的溝通能力和內心。

第三，價值觀。作為資料分析師們，很多時候都是專業出身，專業知識豐富，不可否認這很重要。但是，在一個公司裡，資料分析的最終目的可能更需要一個大家都能看得懂的一個結論。許多資料分析師會在工作中，將複雜理論推理過程作為工作結果，但是這樣卻增加了受眾的心智負擔，畢竟不是所有的人都是專業人士；再次就是，作為資料分析師很容易唯資料論，這樣的出的結論就可能有失偏頗。

不論做資料分析工作還是開發資料分析產品，記住以下的原則是很有幫助的：

保持客觀。資料並不是答案的全部，資料也有可能說謊。奧卡姆剃刀原則：當有兩個理論都能解釋同樣的一個預期的時候，簡單的那個更好些。事情應該儘量簡單，但不要過於簡單。

之前使用資料分析手段抓取了蛋殼的資料，感興趣的可以閱讀一下：學會用Python爬取蛋殼北京公寓資料，爆雷事件你中招了嗎？

資料分析到底有多難？入門資料分析必須會高深的程式設計技能嗎？ 必須會專業系統的分析方法論嗎？必須有資深的業務知識嗎？

不，並不需要。

那麼想要入門資料分析，需要具備哪些技能，哪些條件呢？

其實，大部分的資料分析，只要透過基礎的Excel就可以了，真正的分析是思維邏輯的分析，思維清晰，邏輯有條理，工具是可以替代的，也是可以學習的；

入門資料分析需要了解哪些知識？我們需要了解基本的統計學知識，樣本、機率、變數型別等概念，還要了解常用的方法和方法的適用範圍；再有還需要了解Excel的常用函式，vlookup、sum、count等函式；資料透視表也是一個非常強大的功能，可以幫你解決各種互動統計彙總的問題。