导图社区 教你走向数据分析之路
这是一篇关于教你走向数据分析之路的思维导图,通过数据分析可以知道问题发生的原因,以及如何解决问题,帮助我们做出合理的规划。
python基础学习和实战操作的思维导图,包含一、基础知识:1、变量和数据类型、2、列表的运算、3、if语句、4、字典、5、用户输入和while循环等。
未来是编程的世界,数据库的世界,包含学习说明、SQL定义、MYSQL安装启动、SQL简单入门、SQL简单入门、SQL深入学习等内容。
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数据分析
定义说明
定义:数据分析是指在统计学理论的指导下,结合具体业务数据,对数据进行相关处理,发现背后隐藏的问题,帮助相关业务部分监控、分析、定位、解决问题。
说明:一个优秀的数据分析师,应该是技能、统计学、业务sense的综合反映。不管你将来是从事数分行业,还是跳槽或自学数据分析,这三个部分缺一不可。
职业方向
零售
百货商店
营销费用占比
专业商店
新品上线动向
超级市场
人均劳动效率
便利商店
去库存监控
折扣商店
竞品价格分析
仓储商店
会员好感度把控
物流快递
经营分析
电商
B2B
提高销售业绩分析
B2C
关联商品推荐
B2G
随时了解政府采购需求
媒体
电影
票房预测
游戏
运营合理化方案
互联网
精细化营销分析
潜在客户挖掘
消费能力/信用评估
医疗
最佳性价比医疗方案
预防
重大传播疾病预测
保健
远程病人监控
计划生育
更精准的调查结果
服务业
交通运输
物流最优统筹系统
商贸餐饮
旅游
人流/车流量统计布排
房地产
投资决策建议
信息咨询
市场调研/效果评估
金融
金融类
信用评估系统/异常交易提醒
投资类
收益/未来风险预测
保险类
保险类别/保险定价/识别欺诈
政府
GDP走势预测分析
税务/审计风险预测
助力政府科学决策
网站
ISP
接入优化建议
ICP
浏览量/点击率分析
服务业务公司
价格空洞报告
电信
固定通信
增值业务推荐
移动通信
新套餐科学定价分析
分析步骤
明确目的要求
明确数据口径
数据获取存储
数据清洗整理
数据分析挖掘
做可视化报告
问题呈现
业务建议
分析思路
现状分析
对比分析
①纵向对比,即不同年份、月份数据对比
环比
环比上月、上周
同比
同比去年
同基比
不同时间同比一个时间
②横向杜比,对比同一层级部门数据
③目标预算对比
平均分析
综合评价分析
原因分析
业务类型分解
产品价格、产品成本原因分析
业务渠道分析
直营、合伙人等等
客户调研分析
服务体验
价格问题
同行竞争
政策环境
预测分析
目的
从近期数据发展趋势,并预测出将来可能的发展结果,从而为经营目标及策略提供参考决策依据
逻辑
均值水平
时间增长趋势
未来业务投入
如何发展
一、技术(编程)
SQL
教程
重点需注意:where / group by / order by / left join / right join / inner join / null / not null / having / distinct / like / union / avg / sum / min / max
练习:搜索SQL hardest questions
Excel
Tableau
看图表,用时现学
二、数据分析方法
看书
经典的管理咨询的书
Introduction to Probability Models by Sheldon M. Ross
看第一章就可以,需要搞清楚条件概率,这个概念还是有点重要的
统计基础的书
不要太纠结于理论、证明。 主要搞清楚几种常见的分布,假设检验,假阳性,假阴性,区别估算,显著性差异,p-value,平均值,中位数,p1/p25/p50/p75/p99,相关性,因果性,幸存者偏差,大数定律,80/20。
Thinking, Fast and Slow.
当科普书看看就好,如果看不下去的话那就看《牛奶可乐经济学》。
三、行业知识
求职互联网数据分析,如何准备行业知识?
分析分类
收入分析
收入基本情况
产品结构分析
组织结构分析
季节性分析
增长、下滑分析
客户分析
客户数
客户体量
流失客户
新客户
成本分析
成本构成
人力成本
职能管理、专员
一线管理
一线实操
物料成本
包装
耗材
设备折旧
场地成本
房屋
水电费
运输成本
燃油
车辆
其他成本
业务招待费
异常安全费
分析逻辑
成本变化分析
均值分析
人效分析