&img src=&/50/v2-45f54b278fad22e2b6bc4b1fd8d8c9bf_b.jpg& data-rawwidth=&1300& data-rawheight=&976& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1300& data-original=&/50/v2-45f54b278fad22e2b6bc4b1fd8d8c9bf_r.jpg&&&h2&为什么要走上大数据之路？&/h2&&p&　　作为一名英语专业的学生，大数据这个概念似乎是和我八竿子打不着的，但考虑到以下几点因素，我决心投入大数据领域。都说“隔行如隔山”，但我也相信“一万小时理论”，我坚信，在我持续的努力下，我终能踏入大数据领域，取得属于自己的成就。&/p&&h4&专业优劣势&/h4&&p&　　文科学生的劣势自然很明显，对于数学训练的不重视很容易导致缺乏严密的逻辑思维，并且相关知识的储备往往不足。在我看来，如果要在今后能在社会立足，单靠专业课程提供的知识肯定不够，必须有自己的一技之长，毕竟英语只是个工具。但也正因为英语是个工具，使得我在阅读很多文档上没有太大困难，便于获取更多的资料，比如在搭建用做独立博客的数据库MariaDB时，阅读了很多中文博客的经验迟迟解决不了的问题，看了一下官网的文档就解决了（笑哭）。&/p&&p&　　而我自己也是个喜欢自学的人，在大学的几年虽然没有很系统地学习计算机知识，但从平时的应用上自己现学现卖学到了很多实用的知识。例如曾经为了给自己电脑配置双系统，查资料了解了一些系统相关的东西，比如Ghost，比如LiveCD。比如因为要搭Minecraft服务器和朋友一起玩，租过阿里云服务器，搭建过程中学会了很多Linux终端的指令。为了搭建自己的独立博客，学会了域名、数据库和部分Nginx相关知识。&/p&&h4&猴子的Live中得到的启示&/h4&&p&　　实际上我很少逛知乎Live，看到猴子的Live也是偶然，本想凑凑热闹，但猴子在Live中传授的观点和看法感染了我。“做正确的事情，并用正确的方式去做”，追求长期利益，这些都是很重要的。而猴子在Live中说到的东西，让我清晰地理解到大数据在未来的重要性，也让我决心投入大数据之路。&/p&&h2&怎么做&/h2&&h3&学之前&/h3&&h4&从事数据分析的意义&/h4&&blockquote&&p&给你做的事情一个重大意义，并进行短线激励。&/p&&/blockquote&&p&　　对于在校生，最实际的问题就是就业。对我来说，英语是个工具，是为了获取更多知识的阶梯，事实上我也从实践中感受到了这一点。所以对于未来的职业，我的目标就是从事大数据分析。为了自己，这是个未来安身立命的技能。今年年初，家里出现一些变故，原本小康的家庭面临重大威胁，经济陷入窘境。为了家人，这是改善家里生活水平的一个重要方式。&/p&&h4&学什么&/h4&书本学习：&p&（来自猴子的推荐书单）&/p&学习路线：&p&紧跟讲座《每天1小时，从零学会大数据核心：数据分析》 的课程结构：&/p&&p&第一部分：做正确事情的方法论 &br&第1讲：零基础入门数据分析的方法论（2016年11月已讲）&/p&&p&第二部分：以正确的方式去实践 &br&第2讲：数据分析基础：数据结构入门 （2016年12月份） &br&第3讲：如何读取数据 （2017年1月份） &br&第4讲：如何对数据进行预处理（2017年2月份） &br&第5讲：如何对数据进行信息提取（2017年3月份） &br&第6讲：如何对数据结果进行展示（2017年4月份） &br&第7讲：项目实战：如何做一个数据分析系统（2017年5月份）&/p&&p&第三部分：用知识去赚钱 &br&第8讲：如何找到数据分析工作（2017年6月份） &br&第9讲：红利共享：社群成员众筹一个盈利项目（2017年7月份）&/p&&p&根据课程计划，在月初做计划，设定每周学习量，并在月末进行检查。&/p&&p&（计划细节将在每讲课程后更新）&/p&&p&（书本阅读计划将在粗略研究书本内容后在近期更新）&/p&近期计划&p&因为大体计划仍在完善，目前先写出近期计划：&/p&&ol&&li&&p&首先是与猴子的Live相关的，也就是课前准备：&strong&提前预习《R语言实践》第1章和第2章；熟悉R语言开发环境Rstudio&/strong&，这项任务在一月前完成&/p&&/li&&li&&p&然后是书本学习，目前在读的是《数据结构（C语言版）》，争取在这个月完成到第4章 链表&/p&&/li&&li&&p&还有自己额外的学习，Python开发，目前自学进度为“面向对象高级编程”，教材为&a href=&/?target=http%3A///wiki/958fa6d3a2e542c000& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&廖雪峰的Python教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&和老鼠书，争取在明年一月学完教材内容，开始深入学习Python数据分析上的应用&/p&&/li&&/ol&书单计划（半年）：&ol&&li&&p&《数据结构（C语言）》，明年2月完成教材阅读&/p&&/li&&li&&p&《深入浅出统计学》，一个月完成2-3章，重在理解和实践，大约6-7月左右完成&/p&&/li&&li&&p&《深入浅出SQL》，根据学习难度适当安排，每个月至少完成一章的学习&/p&&/li&&/ol&&h3&学习中&/h3&&p&遇到困难该怎么办？&/p&&ol&&li&&p&多查询相关资料，善用Google，网上有很多社区和博客的心得可以有助于自己的理解&/p&&/li&&li&&p&询问大数据思维社群里的猴子和同学们&/p&&/li&&li&&p&短时间内实在无法理解就做个笔记，等之后有了更多知识后回顾&/p&&/li&&/ol&&h3&学习后&/h3&&blockquote&&p&人是快感动物。&/p&&/blockquote&&p&对完成计划学习后的自我奖励：&/p&&ol&&li&&p&作为个吃货，最直接有效的奖励就是吃的啦，可以确定一些想吃但迫于价格平时不会买的东西，比如淘宝收藏的零食和学校附近的小餐馆。&/p&&/li&&li&&p&完成一个计划，就存200元进余额宝，作为以后的启动资金。&/p&&/li&&li&&p&愿望单奖励，想要愿望单里的宝贝，却又看着价格不敢买？给每项任务设定金钱等价，看着自己一步步接近愿望单，自然会很兴奋吧~&/p&&/li&&/ol&&br&&p&如何查验自己的学习成果：&/p&&ol&&li&&p&试着在网上找小项目来试手，明白自己能力的高低&/p&&/li&&li&&p&在社群里积极回答问题，学过的知识用自己的话表述出来印象会更深刻&/p&&/li&&li&&p&对所学知识做小结，写心得体会，并发布到个人博客上&/p&&/li&&/ol&&br&&p&本文链接：&a href=&/?target=http%3A//blog.panvc.cc/post/big_data_begins.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&[大数据之路]2017，千里之行，始于足下 - 键键的秘术圣所&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&-- EOF --&/p&
为什么要走上大数据之路？ 作为一名英语专业的学生，大数据这个概念似乎是和我八竿子打不着的，但考虑到以下几点因素，我决心投入大数据领域。都说“隔行如隔山”，但我也相信“一万小时理论”，我坚信，在我持续的努力下，我终能踏入大数据领域，取得属于…
上海某校数学系硕士，应届毕业生，拿到了几个数据挖掘工程师的offer，来强答一发。&br&&br&
数据分析这个岗位很多地方是做报表的，偏运营或者产品，会sql就行但对业务要有比较深入的理解。机器学习更偏模型，各种分类聚类的模型，细一点从处理对象上分成自然语言处理，语音识别，图像分类，业务上分广告推荐，搜索排序等。人工智能这个岗位我没见到过，感觉是对这些模型尤其是深度学习的综合运用。&br&&br&
黄哥说了python的部分，《Python 核心编程第2版》确实蛮好的，对概念的解释比较清楚，对原理的分析也比较到位，我刷了前面400页。《利用python进行数据分析》这本书写的太琐碎了，看过很容易忘，可以在kaggle上或者一些博客搜些项目做做，复现一些代码，边做边总结提升会比较快。&br&&br&
算法和数据结构方面，最直接的应用就是笔试面试，毕竟很多这一行的是计算机出身，我面试的经验是相对机器学习模型他们貌似对算法和数据结构更在行一点。。。《算法导论》我啃了200多页，用python复现了一遍，刷了一些leetcode，能应付基本的笔试面试。当然这方面的公开课也可以去听一下，比如网易云课堂有浙大的《数据结构》，cousera上有北大计算机的算法数据结构的课程。为了应付找工作可以学的不用那么细吧，但总是要补的，我也要把《算法导论》补完。。。&br&&br&
模型方面，可以买本《机器学习实战》看看，里面有python实现的代码，周志华那本《机器学习》也写的挺好的。不需要理解太多模型，毕竟时间没那么充裕，招聘更重视你对你熟悉的模型的理解，不用一味追求复杂的模型。简单的比如逻辑斯谛回归，多元线性回归，决策树，复杂的模型很多建立在这几个简单的模型之上。公开课可以去看吴恩达的机器学习，cousera上的是简单的版本，网易公开课上是他在斯坦福上课的完整版，网上也搜得到这门课的笔记。付费的话，安利一下小象学院邹博的机器学习课程，我参加过第二期的深度学习课程，他讲的还不错，价钱也不贵。要是觉他讲得不好，不要来找我。。。&br&&br&
实际项目经验，前面也提到了可以去kaggle找些项目做。你动手做过，会发现其实前期的数据清洗，特征选择对结果的影响非常大，当然前期数据处理会跟你的业务和所选择的模型有关系。这些经验往往会给你的面试加分。&br&
最后，共勉~
上海某校数学系硕士，应届毕业生，拿到了几个数据挖掘工程师的offer，来强答一发。 数据分析这个岗位很多地方是做报表的，偏运营或者产品，会sql就行但对业务要有比较深入的理解。机器学习更偏模型，各种分类聚类的模型，细一点从处理对象上分成自然语言处…
&p&说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。&/p&&p&&br&&/p&&p&以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分析师这个职位，还是运营、产品的能力发展都是适用的。其他领域就仁者见仁了。&/p&&p&&br&&/p&&p&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》。&/p&&p&&br&&/p&&p&没错，七周。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第一周：Excel学习掌握&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。&/p&&p&&br&&/p&&p&重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。&/p&&p&&br&&/p&&p&Excel函数不需要学全，&b&重要的是学会搜索&/b&。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。&/p&&p&&br&&/p&&p&我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。
&/p&&p&&br&&/p&&p&这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。&/p&&p&&br&&/p&&p&Excel是熟能生巧，多找练习题。还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据（sheet1）、加工数据（sheet2），图表（sheet3）的类型管理。&/p&&p&&br&&/p&&p&专栏上写了三篇Excel的文章，比较简单，大体介绍了Excel应用，可以作为职场新人的指南。&/p&&p&&br&&/p&&p&第一篇&a href=&/p/& class=&internal&&数据分析—函数篇&/a&。主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。&/p&&p&&br&&/p&&p&第二篇&a href=&/p/& class=&internal&&数据分析—技巧篇&/a&。主要简单讲解我认为很有新价比的功能，提高工作效率。&/p&&p&&br&&/p&&p&第三篇&a href=&/p/& class=&internal&&数据分析—实战篇&/a&。主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据，是5000行数据分析师岗位数据。&/p&&p&&br&&/p&&p&下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解单元格格式，后期的数据类型包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解数组，以及怎么用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时，会让你更快的掌握。&/p&&p&&br&&/p&&p&了解中文编码，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以后你会回来感谢我的。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果时间还有剩余，可以看&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据时代 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，培养职业兴趣。&/p&&p&&br&&/p&&p&再来一道练习题，我给你1000个身份证号码，告诉我里面有多少男女，各省市人口的分布，这些人的年龄和星座。（身份证号码规律可以网上搜索）&/p&&img src=&/e48d25ababf941e4afacc1_b.png& data-rawwidth=&425& data-rawheight=&247& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&425& data-original=&/e48d25ababf941e4afacc1_r.png&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第二周：数据可视化&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。&/p&&p&&br&&/p&&p&数据分析的最终都是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，不落地的数据分析价值又在哪里？&/p&&p&&br&&/p&&p&首先要了解常用的图表：&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-15e812e7de4c1ddd26cf0_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&959& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/v2-15e812e7de4c1ddd26cf0_r.jpg&&&p&&br&&/p&&p&各类图表的详细介绍可以查看第四篇文章：&a href=&/p/& class=&internal&&数据可视化：你想知道的经典图表全在这&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&了解图表后，还应该学会报表制作，这里准备了第五篇：&a href=&/p/& class=&internal&&数据可视化：打造高端的数据报表&/a&。将教会大家Excel的高级图表用法。&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-90e7cf2f3977c66c6821e_b.png& data-rawwidth=&950& data-rawheight=&1118& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&950& data-original=&/v2-90e7cf2f3977c66c6821e_r.png&&&p&&br&&/p&&p&如果还不过瘾，我们得掌握信息图和BI，下图就是微软的Power BI：&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-f79c7d413fd311e4dc105b7f_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&350& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-f79c7d413fd311e4dc105b7f_r.png&&&p&&br&&/p&&p&BI（商业智能）和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。&/p&&p&&br&&/p&&p&BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。&/p&&p&&br&&/p&&p&BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。第六篇：&a href=&/p/& class=&internal&&数据可视化：深入浅出BI&/a& 将以第一周的实战数据学习BI，上图的就是学习后的成果。&/p&&p&&br&&/p&&p&数据可视化的学习就是三个过程，了解数据（图表），整合数据（BI），展示数据（信息化）。&/p&&p&&br&&/p&&p&可视化也和审美息息相关，很多直男代表并不擅长做图，没关系，抽空可以看书：&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据之美 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&PPT也别落下，Excel作图多练习，不会有坏处的。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&/topic//hot& class=&internal&&PPT - 热门问答&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&/topic//hot& class=&internal&&Excel 图表绘制 - 热门问答&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第三周：分析思维的训练&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&这周我们轻松一下，学学理论知识。&/p&&p&&br&&/p&&p&分析思维首推大名鼎鼎的&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&金字塔原理 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，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&a href=&///?target=http%3A//www.xmindchina.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&XMind中文网站&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，或者在线用百度脑图（百度难得不被骂的产品）。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果不想看金字塔原理，那么就看第七篇文章：&a href=&/p/& class=&internal&&如何培养麦肯锡式的分析思维&/a&。将书本的内容提炼了大部分。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&等思维框架建立好，我们应该往里面塞点数据分析的思维了，&a href=&/p/& class=&internal&&如何建立数据分析的思维框架&/a&。两篇文章相结合，就能出师了。&/p&&p&&br&&/p&&p&这里送三条金句：&/p&&p&&br&&/p&&p&一个业务没有指标，则不能增长和分析&/p&&p&&br&&/p&&p&好的指标应该是比率或比例&/p&&p&&br&&/p&&p&好的分析应该对比或关联。&/p&&p&&br&&/p&&p&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？&/p&&p&&br&&/p&&p&这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）&/p&&p&&br&&/p&&p&这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）&/p&&p&&br&&/p&&p&1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）&/p&&p&&br&&/p&&p&路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也是经得起拷问，这就是分析思维能力。需要确切明白的是，一周时间锻炼不出数据思维，只能做到了解。&b&数据思维是不断练习的结果&/b&，我只是尽量缩短这个过程。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject/5257905/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深入浅出数据分析 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&这本书太啰嗦了，我看到一半放弃了…但推荐人不少，可以快速翻看一下。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第四周：数据库学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。&/p&&p&&br&&/p&&p&数据库入门看这篇文章：&a href=&/p/& class=&internal&&写给新人的数据库指南&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会SQL作为优先的加分项。&/p&&p&&br&&/p&&p&SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。&/p&&p&&br&&/p&&p&学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，&a href=&///?target=http%3A//.cn/sql/index.asp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SQL 教程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。&/p&&p&&br&&/p&&p&主要了解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。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果想要跟进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等。另外不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。&/p&&p&&br&&/p&&p&你看，和Excel的函数都差不多。按照&a href=&/p/& class=&internal&&SQL，从入门到熟练&/a&&a href=&/p/& class=&internal&&SQL，从熟练到掌握&/a&这两篇的内容学习。虽然没有实战的打磨，但是了解一个大概够了。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&网上也能搜索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。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&附加学习：&/b&&/p&&p&如果这周的学习充裕，可以了解MapReduce原理。&/p&&p&&br&&/p&&p&来一道练习题，表A是用户的注册时间表，表B是用户所在地，写出各地区每月新注册用户的查询SQL。掌握到这个程度，基本够用，虽然往后工作中会有更多变态数据需求。&/p&&img src=&/a52ede0cd1c809d9dba0cf_b.png& data-rawwidth=&428& data-rawheight=&196& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&428& data-original=&/a52ede0cd1c809d9dba0cf_r.png&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第五周：统计知识学习&/b&&/p&&p&很遗憾，统计知识是我最薄弱的地方，也是数据分析的基础之一。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&img src=&/9cce8bdc0d228dd77822e_b.png& data-rawwidth=&475& data-rawheight=&331& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&475& data-original=&/9cce8bdc0d228dd77822e_r.png&&&p&&br&&/p&&p&（图片网上找来的）&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject/3595095/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&统计数字会撒谎 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject/7056708/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深入浅出统计学 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，&b&业务的了解比数据方法论更重要。&/b&当然很遗憾，业务学习没有捷径。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&以知乎最多的互联网行业为例。至少了解活跃用户数，活跃用户率，留存率，流失率，传播系数等通用概念。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&增长黑客 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&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，如果时间不够可以略过。此外产品和运营的入门读物也能看，这里就不推荐了。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网站分析实战 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&精益数据分析 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&第七周：Python/R 学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。（SAS/SPSS我不了解，所以不做指导）&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&我刚好两类都学过。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。&/p&&p&&br&&/p&&p&如果学习R，我建议看&a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R语言实战 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&， 照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本 &a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&统计学 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习 &a href=&///?target=https%3A///subject/6892016/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深入浅出Python（影印版） (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 。也是把代码写一遍。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。&/p&&p&&br&&/p&&p&这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 &a href=&///?target=https%3A//www.continuum.io/downloads& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Anaconda&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。都是数据分析的利器。&/p&&p&&br&&/p&&p&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）。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&p&成为数据分析师后，坑才刚刚开始，努力吧。&/p&&p&&br&&/p&&p&所有内容都已经更新完毕了，因为知乎现在不允许帖链接，所以这里不放了。大家可以看专栏，或者关注公众号。&/p&&p&&br&&/p&&p&——我是无耻的软广——&/p&&p&欢迎关注我的公众号（tracykanc），粉丝稀少，急需关爱。更新内容以运营和数据为主。&/p&
说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。 以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分…
之前做了300页的PPT专门讲过网站分析，外加前几年做微博运营时积累的大量PPT以及工具、图表，大概有好几G(Ps,私信要PPT的同学不点个赞么，泪奔中……)。&br&&br&入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以推荐一个list的，如果你对网站分析有兴趣，可以专注这些大牛！&br&知乎上面的数据分析大神： &a data-hash=&4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& href=&///people/4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@何明科& data-hovercard=&p$b$4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3&&@何明科&/a&&a data-hash=&1226dd3baaf60e6904a7e& href=&///people/1226dd3baaf60e6904a7e& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@邹昕& data-hovercard=&p$b$1226dd3baaf60e6904a7e&&@邹昕&/a&&br&网站分析领域的： &a data-hash=&f67cbea4ef2d9a96513f& href=&///people/f67cbea4ef2d9a96513f& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@宋星& data-hovercard=&p$b$f67cbea4ef2d9a96513f&&@宋星&/a&&a data-hash=&a5f1b10bb35df16ac17cb& href=&///people/a5f1b10bb35df16ac17cb& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@胡力& data-hovercard=&p$b$a5f1b10bb35df16ac17cb&&@胡力&/a&
@joeghwu 《网站分析实战》作者
@ 孙立东《网站分析基础教程》作者之一
@王彦平（蓝鲸）&br&&br&&br&一、如何入门互联网数据分析&br&1、网站分析是一种能力&br&&p&对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种能力，因为基于网站分析之上的结论可以指导运营、产品、设计、技术的同事的工作。&/p&&br&&img src=&/032caa7fdeb_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/032caa7fdeb_r.jpg&&&br&2、网站分析解决的问题&br&即分析出：&br&用户是谁（目标用户），&br&从哪里来（流量从哪里来，流量的价值等），&br&到哪里去（为什么离开，如何降低用户流失）&br&&img src=&/f43cd2def93dd228d91c69dd_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f43cd2def93dd228d91c69dd_r.jpg&&3、对于产品OR运营，网站分析能做什么&br&对于产品：&br&&p&产品改版是否合理？&/p&&p&用户的反馈如何？&/p&&p&哪些功能存在问题？&/p&&p&功能使用频率？&/p&&p&转化路径是否靠谱？&/p&&p&对于运营：&/p&&p&用户来源路径？&/p&&p&用户活跃度如何？&/p&&p&如何分配广告预算&/p&&p&网站内容是否有效？&/p&&p&如何分解KPI？&/p&&br&&img src=&/b6e54e4f9f8b52ef4bc9c3c2f61eee51_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/b6e54e4f9f8b52ef4bc9c3c2f61eee51_r.jpg&&&br&&br&&img src=&/a8dcee60843_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a8dcee60843_r.jpg&&&br&4、为什么进行网站分析&br&&img src=&/96a57e534f727afa6196_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/96a57e534f727afa6196_r.jpg&&5、网站分析的核心&br&&img src=&/5a8161125bfa4a799ebc_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/5a8161125bfa4a799ebc_r.jpg&&&br&二、网站分析的流程&br&定义问题——测量——分析——改进——维持&br&&img src=&/3cbeb60e4df76d1a1a929c_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/3cbeb60e4df76d1a1a929c_r.jpg&&&img src=&/e3b653ddbc1f7f17c4a3f1abe1a22dbb_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/e3b653ddbc1f7f17c4a3f1abe1a22dbb_r.jpg&&&img src=&/f82ac6e443e201fcc60d_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f82ac6e443e201fcc60d_r.jpg&&三、定义问题&br&&p&如何你已经知道如何有效的去描述一个问题，那么你已经成功了一半了，因为你知道问题，而且也知道如何去问。&/p&&br&&img src=&/20c87cbe3ccec8595995e_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/20c87cbe3ccec8595995e_r.jpg&&&p&工作可不是试券设计好问题来问你，首先得你自己发现问题。&/p&&br&&img src=&/5e1a090ddba58d27ba2becbfa321a8ce_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/5e1a090ddba58d27ba2becbfa321a8ce_r.jpg&&&br&&p&比如如注册转化率的降低就跟非常多的问题是正相关的。&/p&&p&产品支持度是否足够？&/p&&p&头像上传&/p&&p&邮箱验证&/p&&p&必填资料&/p&&p&营销是否到位？&/p&&p&新老访客比如何&/p&&p&外界口碑如何&/p&&br&&img src=&/24c0c832b0c894eebeee722f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/24c0c832b0c894eebeee722f_r.jpg&&&img src=&/91bb904f2b5e607c044ad3fb4b1b1601_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/91bb904f2b5e607c044ad3fb4b1b1601_r.jpg&&问题的要素：本质、现象、特征、量化&br&&img src=&/a5b442b3586295cdcc90b_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a5b442b3586295cdcc90b_r.jpg&&&br&定义一个问题：即给整个团队确认一个方向，围绕着这个目标往下分解，制定计划，在计划具体执行的过程中发现了某个问题，再来具体分析的。&br&所以作为一个网站分析师，立足点应该是从公司 战略出发， 了解产品，运营，技术，商业逻辑等等层面的知识，给公司的发展提供大量的建议。&br&商业&产品&运营&设计，的推荐书单：&br&&a href=&///?target=https%3A///doulist/31390/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《财富》杂志推荐的75本商业必读书&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&豆瓣豆列的推荐人数达 1316人，收藏人数达 6291。目前我读看过的不到十分之一，但是确实有助于从事网站分析的同事提升商业格局。&br&&a href=&///?target=https%3A///doulist/531890/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&互联网产品经理 全方位入门&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a data-hash=&c637bd3126ba45befe662& href=&///people/c637bd3126ba45befe662& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@苏杰& data-hovercard=&p$b$c637bd3126ba45befe662&&@苏杰&/a& 老师整理的互联网产品经理全方位入门书籍。豆瓣豆列的推荐人数达986人，收藏人数达 7774。惭愧，只看过豆列里面20%的书。&br&&br&当当，仅仅通过读书是无法培养行业格局的，还需要善于向人请教、善用网络资源、自己体验、实践等等。&br&强烈推荐大家关注 &a data-hash=&1226dd3baaf60e6904a7e& href=&///people/1226dd3baaf60e6904a7e& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@邹昕& data-hovercard=&p$b$1226dd3baaf60e6904a7e&&@邹昕&/a& Facebook的数据科学家，以及他的专栏文章&br&&a href=&/p/& class=&internal&&求职互联网数据分析，如何准备行业知识？ - 邹昕的文章 - 知乎专栏&/a&&br&&br&四、测量&br&收集数据。&br&&img src=&/57e259713acc4d3b5c92e3df13d929cd_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/57e259713acc4d3b5c92e3df13d929cd_r.jpg&&&img src=&/b88f108c850f0c3f819cb_b.jpg& data-rawwidth=&658& data-rawheight=&490& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&658& data-original=&/b88f108c850f0c3f819cb_r.jpg&&&br&&img src=&/532a9c164b21c02e46e4badec6909f38_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/532a9c164b21c02e46e4badec6909f38_r.jpg&&&img src=&/6bd8d0b0a371f8d481cc17b0444283fa_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/6bd8d0b0a371f8d481cc17b0444283fa_r.jpg&&&b&目前常用的数据流量监测的工作：&/b&&br&
流量监测类
&a href=&///?target=http%3A///intl/zh-CN_ALL/analytics/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google
Analytics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Google 网站分析工具
&a href=&///?target=https%3A///login/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Omniture&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Omniture SiteCatalyst
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&webtrends&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&sitemeter&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Real time web analytics
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Clicky&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Real time web analytics
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Heatmap features
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Woopra&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Real time web analytics
&a href=&///?target=http%3A//piwik.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Piwik&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Open source
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Chartbeat&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
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&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&One SWeb
analyticstat&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
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&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mixpanel&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Real-time Funnel analytics
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CNZZ&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
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网络流量统计
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&51yes&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
网络流量统计
&a href=&///?target=http%3A///hm-web/welcome/login& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度统计&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
百度统计工具
主要针对论坛
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&99Click&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
99Click统计
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&JYC统计&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
与shopex结合的电商流量监控工具
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&孔明统计&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
孔明数据分析
&br&&img src=&/f0db09b6787c4faf806d1c0d5fff1cfa_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f0db09b6787c4faf806d1c0d5fff1cfa_r.jpg&&&img src=&/7e45ca3ccaf81be4281638aeb047e357_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/7e45ca3ccaf81be4281638aeb047e357_r.jpg&&比如教育行业的数据，可以从一些行业数据收集的网站中找到&img src=&/d60c31c1f14f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/d60c31c1f14f_r.jpg&&&img src=&/6e17cd0ab0b6dff_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/6e17cd0ab0b6dff_r.jpg&&&br&&br&&br&&img src=&/dad2cff4d60df77b6c8f2_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/dad2cff4d60df77b6c8f2_r.jpg&&&img src=&/1cb5d9d00af71f32cb0abf_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/1cb5d9d00af71f32cb0abf_r.jpg&&&img src=&/db49dfecdc6_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/db49dfecdc6_r.jpg&&&img src=&/ae8a37f68c1b21d4cf8f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/ae8a37f68c1b21d4cf8f_r.jpg&&&img src=&/3d7d4de2c6c_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/3d7d4de2c6c_r.jpg&&&img src=&/cac3f3a19b62e676bd647_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/cac3f3a19b62e676bd647_r.jpg&&&img src=&/903c046bae73ad2b9b38e18_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/903c046bae73ad2b9b38e18_r.jpg&&&br&另外，作为不会写程序的产品OR运营，只能通过第三方的工具或者平台来拿到数据了，或者向技术同学提需求。&br&感觉数据的方式太小儿科了，强烈推荐大家关注
&a data-hash=&4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& href=&///people/4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@何明科& data-hovercard=&p$b$4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3&&@何明科&/a&&br&并且可以在以下问题当中去膜拜一下。&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据？ - 何明科的回答&/a&&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&做投行、行研、咨询等金融岗位，有没有什么好用的找数据技巧呢？ - 何明科的回答&/a&&br&技术才是第一生产力。如果会一些 SQL或者Python，获取的数据太要太精彩哇……&br&推荐书籍：&br&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&做数据分析不得不看的书有哪些？ - 知乎用户的回答&/a&&br&这个问答下面推荐的书，基本都是关于数据挖掘或者获取的。&br&&br&五、分析、改进、维持&br&&br&比如某游戏的玩家行业轨迹是这样的&br&&img src=&/b07cdf8c82b70da0c2c8e193bd26c200_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/b07cdf8c82b70da0c2c8e193bd26c200_r.jpg&&于是分析的时候决定重点关注新用户的流失问题&br&&img src=&/9e0ad053a455b6fb528bffd83cdc4f49_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/9e0ad053a455b6fb528bffd83cdc4f49_r.jpg&&&br&&b&流失的任务类型分析：&/b&&br&操作复杂&br&任务不平滑、不流畅&br&升级缓慢&br&有组队任务或者其他互动任务&br&&img src=&/e1a630d216abaa6de09f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/e1a630d216abaa6de09f_r.jpg&&&br&&img src=&/c31b4c724bdd1b648f627bb3f9510c65_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/c31b4c724bdd1b648f627bb3f9510c65_r.jpg&&&br&&img src=&/bed119baa53b206b1f18f0d_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/bed119baa53b206b1f18f0d_r.jpg&&&br&&img src=&/a6812686dbc716df59f4ca526e5bc54d_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a6812686dbc716df59f4ca526e5bc54d_r.jpg&&&br&案例选自，@陈嘉庆 在几年前的分享，侵删。&br&然后就是不断的循环优化着。分析出问题，确认用户的需求，改进产品，进一步统计并维持提升结果。&br&&br&分析的流程方法大概如此，比较好掌握，但是具体到工作当中，远非这几句话能解释当的，所以慢慢实践成长吧。&br&&br&&p&&b&推荐的书：&/b&&/p&&p&1、精准数据分析&/p&&p&2.转化:提升网站流量和转化率的技巧&/p&&p&3.数据分析 :企业的贤内助&/p&&p&4.网站数据分析:数据驱动的网站管理.优化和运营&/p&&p&5.人人都是网站分析师:从分析师的视角理解网站和解读数据&/p&&p&6、图解网站分析&/p&&br&&br&&p&&b&网站优化研究工具：&/b&&br&&/p&&a href=&///?target=http%3A///jk/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&群英网站监测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
24小时免费监控网站是否正常运行
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度站长工具&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
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&a href=&///?target=http%3A///webmasters/tools& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&谷歌站长工具&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
网站问题初步诊断
&a href=&///?target=https%3A///select/KeywordToolExternal& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google
AdWords Keyword Tool&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
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&a href=&///?target=http%3A///Search-Funnels/index.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Microsoft
adCenter Labs&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Microsoft Keyword Research
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limesurvey
用户调研工具（需下载客户端，问卷设计收集一体）
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&usertesting&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
网站可用性测试——号称1小时发现你的网站问题
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&surveymonkey&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&surveygizmo&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Question Pro&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&User Voice&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&问卷星&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
中文在线问卷调查
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&问道网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
中文在线问卷调查
&a href=&///?target=http%3A///websiteoptimizer& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Website
Optimizer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Google网站优化工具
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Visual Website
Optimizer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
A/B测试工具
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Vertster&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
多变量测试工具
&a href=&///?target=http%3A///split-test-calculator& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Split Test
Calculator&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
A/B测试计算器
&a href=&///?target=https%3A///analytics& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Analytics API&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
谷歌分析数据调用
&a href=&///?target=http%3A///apis/analytics/docs/gdata/gdataExplorer.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Feed Query
Explorer&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
Data Feed URI
&br&&b&竞争对手流量趋势监测：&/b&&br&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Alexa&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&WebSearch Ranking&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
海外网站排名
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
海外类alexa工具，但做的更多更细
&a href=&///?target=http%3A///websites& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Trends for Websites&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
谷歌站点流量趋势
&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度指数&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
关键词趋势查询，热门指数可参考百度风云榜
&a href=&///?target=https%3A///adplanner& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Ad Planner&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
可查询网站流量上下游的谷歌产品
之前做了300页的PPT专门讲过网站分析，外加前几年做微博运营时积累的大量PPT以及工具、图表，大概有好几G(Ps,私信要PPT的同学不点个赞么，泪奔中……)。 入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以…
&p&个人背景：&br&&/p&&p&自学数据分析、在2个月后找到数据分析实习&/p&&p&陆陆续续有过3次数据分析岗位实习经历&/p&&p&最终阿里巴巴数据分析师岗位&/p&&p&&b&一、数据分析师是什么？&/b&&br&&/p&&p&（在做事以前，先想想你要做什么：想成为数据分析师，首先得弄懂什么是数据分析师，才能把握学习的方向）&br&&/p&&p&&b&第一，每个公司对于数据的利用程度是不一样的。&/b&&/p&&p&? 创业公司初期一般是不会重视数据的价值的，因为重点是在产品上，如何做好产品来吸引用户。并且用户数量少、产品结构单一，数据很难发挥出价值。&/p&&p&? 到第二轮、第三轮融资时，一般DAU达到百万级别。此时投资人会需要看你的数据，看公司的运营发展变化情况，此时，就会出现报表这种东西——就是把核心的指标，DAU、MAU等一系列列成一张巨大的时间序列表，观测每天的发展趋势。但此时，对于数据的利用也就仅仅局限在核心指标的汇总计算上。此类公司的数据分析师的工作可能就是生成报表，研究指标周期变化趋势等。&/p&&p&? 公司稳定发展后，可以通过埋点等方式获取海量、多维度的数据后，便可以做更多的事情。比如根据用户的多维度属性，研究用户画像、将用户聚类等；根据用户浏览网页或者App的路径数据，研究用户行为偏好等；根据用户的评论文本数据来甄别是否是恶意用户等。此时，可以利用海量、多维度的数据做很多的事情，而不单单是简单的数据指标、数据报表。此类公司不仅仅有数据分析师，还会有数据挖掘师，算法工程师等。数据分析师的工作会研究用户行为、用户偏好等。&/p&&p&? 当公司发展到产品丰富、商业模式多样化的成熟状态后，数据是海量的，业务模式是多样的，如何最大程度的利用数据产生价值是此类公司所追求的。就像马云提出的观点：阿里巴巴不是零售公司，是数据公司。此时会出现诸多与数据相关的岗位，如基础层的数据研发工程师，数据架构师等，应用层的数据分析师、算法工程师、数据挖掘师等，上层的数据产品经理等。从数据获取，到数据的应用，再到数据产品的研发，目的就是最大限度的实现数据的价值。此类的数据分析师，由于业务的复杂性，往往也会分成几类。有针对各个业务线的分析师，有针对整个公司、整个集团横向研究商业发展的分析师（战略分析），也有针对所在市场做市场研究的分析师（市场研究）。
&/p&&p&&b&第二，每个公司对于数据分析师的概念定义也是不一样的。&/b&&/p&&p&正是由于每个公司发展阶段的不同，以及所在行业、业务类型的不同，以及对岗位理解的不同，导致每个公司、甚至同公司的不同部门、再甚至同公司同部门的不同团队，对于数据分析师的概念定义、岗位要求也是不同的。这个千人千面，真的不能给出一个固定的答案。
&/p&&p&好了，说了这么多，你还是会问：你说了这么多，我还是不知道我要应聘的那家公司的数据分析师是做什么的啊？
&/p&&br&&p&&b&二、如何了解应聘公司数据分析师岗位内容和岗位要求呢？&/b&&/p&&p&（做事讲究“战略方向”：如何找准做事的方向？）&/p&&p&&b&第一、很简单，看校园招聘的岗位要求啊^_^&/b&&/p&&p&我发现真的很少有人会去仔细的读岗位描述和岗位要求。&/p&&p&以阿里巴巴校园招聘数据分析师的岗位描述为例来说：&/p&&img src=&/d13a5db3fce1274ddbe8ff_b.png& data-rawwidth=&762& data-rawheight=&230& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&762& data-original=&/d13a5db3fce1274ddbe8ff_r.png&&&p&【与业务线同学一起搭建业务监控指标体系并产品化】。指标体系是每个业务最基础、最根本的数据表现形式，非常重要，每个数据分析师都得知道每个指标的含义与口径。工作熟悉后，需要根据业务变化来调整指标体系。产品化的意思就是指形成一个产品平台，而不仅仅是excel。&/p&&p&【监控指标体系，及时发现业务问题，进行异动指标分析或深度的专题分析定位问题并寻求解决方案】。用户行为一般都是较稳定、缓慢变化的。当一个指标稳定时，说明业务发展稳定；当匀速增加或者匀速下降时，说明业务在稳定发展或者倒退；当出现剧烈波动时，一般是业务上有了新的动作，比如做了推广活动、业务模式改变，或者是技术上的问题导致数据有误。因此，需要及时和业务方沟通了解业务动态，进行专题分析，拆解指标，定位问题，得到解决方案。&/p&&p&【为业务团队提供专题分析、数据分析与挖掘、模型及算法等相关服务】。对数据分析师较高的要求。专题分析，即针对某个具体的问题深入研究分析，最后定位到具体的问题，给出具体的解决方案；xxxx等相关服务，说的比较笼统，意思就是用这些方法更好的服务业务（额，废话），举个例子，在某次大促期间，根据时间序列等挖掘方法，预测每天的入口流量，运营同学就可以依据此来更好的分配流量到各个卖家，更好的服务了运营同学。&/p&&p&【主动的寻找机会获得资源并落地；提炼数据产品需求，提供数据产品解决方案，并最终推动数据产品落地】。这个层次简直太高了，我也只能仰望之！主动获得资源并将项目落地，是指比如新的战略方向下来了，有个新的项目，就会有相应的业务调整，会产生数据，就需要数据分析师对这个新的项目进行分析。这个一般都得是团队leader牵头做这个事；提炼数据产品需求、给出解决方案，即将数据需求产品化。&/p&&p&【你需要组织数据技术与产品相关的理念、技能、工具的培训】。额，这个目标应该还够奋斗至少15年吧。这都已经是数据部门的大boss、数据培训讲师级别的了。&/p&&p&总结而言，如果你能够做到前面2点的话，已经很不错了；做到第3点，已经是加分项了。后面2点，你还年轻，别想太多。^_^&img src=&/e3abeeb38e_b.png& data-rawwidth=&761& data-rawheight=&171& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&761& data-original=&/e3abeeb38e_r.png&&【熟练掌握excel、sql、ppt】······能不能不这么瞎说大实话，我们真的是只需要会excel、sql、ppt。sql取数，excel展示指标，ppt做展示。但我们能只会这些，完全也是得益于阿里巴巴数据中台，站在巨人的肩膀上，就会省下很多的时间，让你更加专注于数据分析的本质。如果是其他公司的话，还需要看具体的岗位要求，这里不再赘述。&/p&&p&【拥有良好的沟通表达能力】不解释。&/p&&p&【所学专业是数学、统计、运筹学或其他专业】数据分析师的专业很杂，很多管理类的都ok啊。专业不是限制。&/p&&p&&b&第二、搜索相应公司的面试题、笔试题。&/b&&/p&&p&笔试题和面试题也说明了相应的岗位要求。比如你搜“阿里巴巴 数据分析师 笔试”“网易 数据分析师 笔试”，对比一下，就发现完全是2种风格。 &/p&&p&&b&第三、有师兄的话，直接问啊。&/b&&/p&&p&这点需要你有相应的资源。当然，现在互联网渠道这么多，你想认识的话，总可以认识。&/p&&br&&p&&b&三、硬性技能有且仅有2项：sql+excel&/b&&/p&&p&&b&（&/b& 基础技能是数据分析师的招式&b&）&/b&&/p&&p&&b&第一、Sql&/b&&/p&&p&sql是所有数据库查询的语言，sql由于本身结构化的特点，非常容易入手。&/p&&p&针对不同的数据库，如mysql、sqlserver、oracle等，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。&/p&&p&而且如果你有数据库基础的话，只需要找些sql查询的习题来做一下，就会很快的得到提高。&/p&&p&1、数据库基础&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//blog.csdn.net/yutianzuijin/article/details/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据库基础知识复习&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&其实这篇文章讲的就是所有要点，可以有针对性的了解不熟悉的。大概5小时。&/p&&p&2、sql习题&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//blog.csdn.net/qaz13177_58_/article/details/5575711/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&经典SQL练习题&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//blog.csdn.net/friendan/article/details/8072668& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SQL查询语句练习题27道&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&我当时就是在网上找了一些sql 的练习题做。大概10小时就可以掌握。&/p&&p&&b&第二、Excel&/b&&/p&&p&我想每个人有有些Excel的基础吧。数据格式、函数、透视表这些或多或少都会了解。你已经有了基础水平！&/p&&p&再接下来，推荐《Excel2010数据处理与分析》，我当时就是把这本书从头到尾看了下来，有种excel大神的感觉！大概15个小时。&/p&&br&&br&&br&&p&&b&四、软实力——业务理解能力&/b&&/p&&p&（软实力体现数据分析师的功力）&/p&&p&数据分析师都是服务于业务的，为业务作支持，因此，必须建立在对业务、商业的百分之百的了解之上。因此，业务理解能力非常重要那么日常如何了解业务呢？&/p&&p&&b&第一、公司内部的文档、师兄、公司网站。&/b&&/p&&p&不赘述，积极主动学习就好。&/p&&p&&b&第二、外部渠道。&/b&&/p&&p&1、科技媒体、垂直媒体&/p&&p&虎嗅网：&a href=&///?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&虎嗅网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&特点：很多原创、深度的商业资讯、评论文章。&/p&&p&36氪：&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&36氪_为创业者提供最好的产品和服务&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&特点：关注创业类的资讯。&/p&&p&网易科技：&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网易科技频道_有态度的科技门户&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&特点：大而全，善用搜索&/p&&p&2、报告网站：&/p&&p&艾瑞咨询：&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&艾瑞网-生活梦想 科技承载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&特点：很多行业报告，可以知道专业的报告需要怎么写。&/p&&p&Useit知识库：&a href=&///?target=http%3A//.cn/portal.php& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Useit 知识库-从基础到前沿&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&特点：许多行业研究报告。&/p&&p&3、行业协会&/p&&p&行业协会会有行业最新的发展动态、发展现状、政策等，也会有统计年鉴一样的数据，都非常好。&/p&&p&例如：&/p&&p&中国汽车工业协会：&a href=&///?target=http%3A//www./& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国汽车工业协会&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&中国汽车工业协会统计信息网：&a href=&///?target=http%3A//www.auto-/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&汽车工业协会统计信息网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&善用搜索，可以搜索行业+协会+统计等关键字。&/p&&p&中国智能家居协会：&a href=&///?target=http%3A//www.chzn.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国智能家居协会&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&4、企业官网&/p&&p&企业官网上有很多关于业务规则、活动动态等咨询。&/p&&p&例如京东快报，掌握京东最新活动动态：&a href=&///?target=http%3A///moreSubject.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&更多专题- 京东&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&5、公司财报&/p&&p&上市公司都会公布财报。&/p&&p&例如阿里巴巴财报。&a href=&///?target=http%3A///cn/ir/financial_fullyear& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&阿里巴巴集团&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&但是注意，我们所看到的文章，也是分类的：&/p&&p&第一类：资讯类，就是事实罗列为主，像新闻一样，比较客观不带评论。&/p&&p&如：&a href=&///?target=http%3A//.cn/n2//c53.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网上超市血拼价格 1号店天猫超市比“低价”--北京频道--人民网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&第二类：分析类，一般在事实的基础上，加上对行业的分析和评论，做到有理有据。&/p&&p&如：&a href=&///?target=https%3A///article/.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&京东商超三年称霸？又一场终将觉醒的“黄粱美梦”&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&第三类：软文，吹捧。行业间存在竞争，公司会和某些市场研究的人员合作写软文进行吹捧。&/p&&p&因此，在阅读过程中，需要懂得辨别这三类。看数据时，要注意数据的口径与时间效度；看事实陈述时，懂得辨别真伪；看分析结论时，辨别是否有理有据。&/p&&p&通过对各种资料的阅读、理解、整理，得到对商业模式充分的理解，包括：主体有哪些，主体之间的关系怎样，数据怎么在业务之间产生，价值如何在价值链中流动。只有明白了业务的整体情况，才能建立正确的数据分析假设方向、正确的数据意义、构建完整的指标体系等。&/p&&p&业务的理解建立在长期的积累之上，数据分析师的功力大小很大程度上取决于业务理解积累的大小。但是如果要快速入门的话，可以在上述这些渠道中，搜索自己所在的行业，多阅读，多总结，20小时快速入门。&/p&
个人背景： 自学数据分析、在2个月后找到数据分析实习陆陆续续有过3次数据分析岗位实习经历最终阿里巴巴数据分析师岗位一、数据分析师是什么？ （在做事以前，先想想你要做什么：想成为数据分析师，首先得弄懂什么是数据分析师，才能把握学习的方向） 第一…
&p&之前做了300页的PPT专门讲过网站分析，外加前几年做微博运营时积累的大量PPT以及工具、图表，大概有好几G(Ps,私信要PPT的同学不点个赞么，泪奔中……)。&/p&&br&&p&如果你只想学一些数据相关的知识，来提升自己做产品，做运营的能力，那么强烈建议你关注这个回答！（不适合数据分析师）&/p&&br&&p&入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以推荐一个list的，如果你对网站分析有兴趣，可以专注这些大牛！&/p&&p&知乎上面的数据分析大神： &a class=&member_mention& href=&///people/4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& data-hash=&4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3& data-hovercard=&p$b$4920fca107ec266a26bf578ff112a6d3&&@何明科&/a&&a class=&member_mention& href=&///people/1226dd3baaf60e6904a7e& data-hash=&1226dd3baaf60e6904a7e& data-hovercard=&p$b$1226dd3baaf60e6904a7e&&@邹昕&/a&&/p&&p&网站分析领域的： &a class=&member_mention& href=&///people/f67cbea4ef2d9a96513f& data-hash=&f67cbea4ef2d9a96513f& data-hovercard=&p$b$f67cbea4ef2d9a96513f&&@宋星&/a&&a class=&member_mention& href=&///people/a5f1b10bb35df16ac17cb& data-hash=&a5f1b10bb35df16ac17cb& data-hovercard=&p$b$a5f1b10bb35df16ac17cb&&@胡力&/a& @joeghwu 《网站分析实战》作者 @ 孙立东《网站分析基础教程》作者之一 @王彦平（蓝鲸）&/p&&br&&br&&p&一、如何入门互联网数据分析&/p&&p&1、网站分析是一种能力&/p&&p&对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种能力，因为基于网站分析之上的结论可以指导运营、产品、设计、技术的同事的工作。&/p&&br&&img src=&/032caa7fdeb_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/032caa7fdeb_r.jpg&&&br&&p&2、网站分析解决的问题&/p&&p&即分析出：&/p&&p&用户是谁（目标用户），&/p&&p&从哪里来（流量从哪里来，流量的价值等），&/p&&p&到哪里去（为什么离开，如何降低用户流失）&/p&&img src=&/f43cd2def93dd228d91c69dd_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f43cd2def93dd228d91c69dd_r.jpg&&&p&3、对于产品OR运营，网站分析能做什么&/p&&p&对于产品：&/p&&p&产品改版是否合理？&/p&&p&用户的反馈如何？&/p&&p&哪些功能存在问题？&/p&&p&功能使用频率？&/p&&p&转化路径是否靠谱？&/p&&p&对于运营：&/p&&p&用户来源路径？&/p&&p&用户活跃度如何？&/p&&p&如何分配广告预算&/p&&p&网站内容是否有效？&/p&&p&如何分解KPI？&/p&&br&&img src=&/b6e54e4f9f8b52ef4bc9c3c2f61eee51_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/b6e54e4f9f8b52ef4bc9c3c2f61eee51_r.jpg&&&br&&br&&img src=&/a8dcee60843_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a8dcee60843_r.jpg&&&br&&p&4、为什么进行网站分析&/p&&img src=&/96a57e534f727afa6196_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/96a57e534f727afa6196_r.jpg&&&p&5、网站分析的核心&/p&&img src=&/5a8161125bfa4a799ebc_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/5a8161125bfa4a799ebc_r.jpg&&&br&&p&二、网站分析的流程&/p&&p&定义问题——测量——分析——改进——维持&/p&&img src=&/3cbeb60e4df76d1a1a929c_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/3cbeb60e4df76d1a1a929c_r.jpg&&&img src=&/e3b653ddbc1f7f17c4a3f1abe1a22dbb_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/e3b653ddbc1f7f17c4a3f1abe1a22dbb_r.jpg&&&img src=&/f82ac6e443e201fcc60d_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f82ac6e443e201fcc60d_r.jpg&&&p&三、定义问题&/p&&p&如何你已经知道如何有效的去描述一个问题，那么你已经成功了一半了，因为你知道问题，而且也知道如何去问。&/p&&br&&img src=&/20c87cbe3ccec8595995e_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/20c87cbe3ccec8595995e_r.jpg&&&p&工作可不是试券设计好问题来问你，首先得你自己发现问题。&/p&&br&&img src=&/5e1a090ddba58d27ba2becbfa321a8ce_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/5e1a090ddba58d27ba2becbfa321a8ce_r.jpg&&&br&&p&比如如注册转化率的降低就跟非常多的问题是正相关的。&/p&&p&产品支持度是否足够？&/p&&p&头像上传&/p&&p&邮箱验证&/p&&p&必填资料&/p&&p&营销是否到位？&/p&&p&新老访客比如何&/p&&p&外界口碑如何&/p&&br&&img src=&/24c0c832b0c894eebeee722f_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/24c0c832b0c894eebeee722f_r.jpg&&&img src=&/91bb904f2b5e607c044ad3fb4b1b1601_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/91bb904f2b5e607c044ad3fb4b1b1601_r.jpg&&&p&问题的要素：本质、现象、特征、量化&/p&&img src=&/a5b442b3586295cdcc90b_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/a5b442b3586295cdcc90b_r.jpg&&&br&&p&定义一个问题：即给整个团队确认一个方向，围绕着这个目标往下分解，制定计划，在计划具体执行的过程中发现了某个问题，再来具体分析的。&/p&&p&所以作为一个网站分析师，立足点应该是从公司 战略出发， 了解产品，运营，技术，商业逻辑等等层面的知识，给公司的发展提供大量的建议。&/p&&p&商业&产品&运营&设计，的推荐书单：&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///doulist/31390/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《财富》杂志推荐的75本商业必读书&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&豆瓣豆列的推荐人数达 1316人，收藏人数达 6291。目前我读看过的不到十分之一，但是确实有助于从事网站分析的同事提升商业格局。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///doulist/531890/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&互联网产品经理 全方位入门&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a class=&member_mention& href=&///people/c637bd3126ba45befe662& data-hash=&c637bd3126ba45befe662& data-hovercard=&p$b$c637bd3126ba45befe662&&@苏杰&/a& 老师整理的互联网产品经理全方位入门书籍。豆瓣豆列的推荐人数达986人，收藏人数达 7774。惭愧，只看过豆列里面20%的书。&/p&&br&&p&当当，仅仅通过读书是无法培养行业格局的，还需要善于向人请教、善用网络资源、自己体验、实践等等。&/p&&p&强烈推荐大家关注 &a class=&member_mention& href=&///people/1226dd3baaf60e6904a7e& data-hash=&1226dd3baaf60e6904a7e& data-hovercard=&p$b$1226dd3baaf60e6904a7e&&@邹昕&/a& Facebook的数据科学家，以及他的专栏文章&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&求职互联网数据分析，如何准备行业知识？ - 邹昕的文章 - 知乎专栏&/a&&/p&&br&&p&四、测量&/p&&p&收集数据。&/p&&img src=&/57e259713acc4d3b5c92e3df13d929cd_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/57e259713acc4d3b5c92e3df13d929cd_r.jpg&&&img src=&/b88f108c850f0c3f819cb_b.jpg& data-rawwidth=&658& data-rawheight=&490& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&658& data-original=&/b88f108c850f0c3f819cb_r.jpg&&&br&&img src=&/532a9c164b21c02e46e4badec6909f38_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/532a9c164b21c02e46e4badec6909f38_r.jpg&&&img src=&/6bd8d0b0a371f8d481cc17b0444283fa_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/6bd8d0b0a371f8d481cc17b0444283fa_r.jpg&&&p&&b&目前常用的数据流量监测的工作：&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///intl/zh-CN_ALL/analytics/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Analytics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Google 网站分析工具&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///login/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Omniture&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Omniture SiteCatalys&/p&&p&t&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&webtrends&i class=&icon-external&&&/i&&/a&webtrends&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&sitemeter&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Real time web analytics&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Clicky&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Real time web analytics&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Crazyegg&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Heatmap features&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Woopra&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Real time web analytics&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//piwik.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Piwik&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Open source&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Chartbeat&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Real time web analytics&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///products/pro/index.php& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ClickTracks Pro&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Custom ROI Analysis &/p&&p&&a href=&///?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GoingUp!&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Web Analytics & SEO&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&One SWeb analyticstat&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Web analytics&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mixpanel&i class=&icon-external&&&/i&&/a&Real-time Funnel analytics&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CNZZ&i class=&icon-external&&&/i&&/a&CNZZ数据专家&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//www.51.la/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&我要啦&i class=&icon-external&&&/i&&/a&网络流量统计&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&51yes&i class=&icon-external&&&/i&&/a&网络流量统计&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///hm-web/welcome/login& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度统计&i class=&icon-external&&&/i&&/a&百度统计工具腾讯分析主要针对论坛&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&99Click&i class=&icon-external&&&/i&&/a&99Click统计&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&JYC统计&i class=&icon-external&&&/i&&/a&JYC统计聚合分析与shopex结合的电商流量监控工具&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&孔明统计&i class=&icon-external&&&/i&&/a&孔明数据分析&/p&&img src=&/f0db09b6787c4faf806d1c0d5fff1cfa_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/f0db09b6787c4faf806d1c0d5fff1cfa_r.jpg&&&img src=&/7e45ca3ccaf81be4281638aeb047e357_b.jpg& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&405& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&/7e45c