數據分析師寶典

#小曾曾讀書筆記#《數據分析師寶典》本書講解了數據分析的基本框架，從數據分析基本概念、數據分析技術細節、數據分析指標應用三方面進行了講解。分析的層次算是淺嘗輒止，既不算很具體，也不算很深入，適合打算入門和入職1-3年的數據分析師學習並應用。文中的最後一章應用篇，實際上是針對人力資源、企業營銷、倉儲數據的三方面的指標分析體系，算不得真正的“實戰”，可以說是爲有從事這三方面的用戶提供了非常詳盡的指導。看書就是如此，能有針對性的提升，能學習到至少一個閃光點，就算有收穫了；不定期的溫故知新，需要用到知識時再來翻閱書本，更是鞏固和提升個人能力最常用的手段。個人劃線和整理的重點部分如下： >> 數據分析可以簡單概括爲用適當的方法對大量複雜的數據進行分析，從中提取具有價值的信息，並進行詳細研究和概括總結的過程。 >> 統計學將數據分析分爲3個類型：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析。 >> 描述性數據分析着重於描述數據之間的關聯；探索性數據分析着重於發現數據新的特徵；驗證性數據分析着重於對已有假設的證實或證僞。 >> 描述性數據分析中又分爲集中型（如平均值、中位數和衆數等）與離散型（如方差、標準差等）兩類。 >> 探索性數據分析着重於發現數據新的特徵，基本過程如下： （1）發現錯誤的數據 （2）繪製數據的基層結構 （3）確定重要的變量 （4）列出異常的數據 （5）檢查假設，並建立一個簡約的模型 （6）估計參數，計算相關的誤差範圍 >> 人力資源數據分析需滿足三點要素：要整體，不要抽樣；要相關，不要因果；要效率，不要精確。 >> 人力資源數據分析有以下三個方面。第一個：對基礎信息數據進行分析，包括人員數量、人才結構、人力資源配比等，從這些基礎信息中可以看出企業人力資源現狀。第二個：對業務數據進行分析，包括員工招聘、薪酬激勵、績效考覈等，此類信息可以反映出企業人力資源的活力。第三個：對效益數據進行分析，包括人工成本利潤率、員工滿意度等，這些信息能夠反映出企業的人力資源質量。 >> 不管是針對營銷數據，還是對其他模塊數據進行分析，整個步驟總結起來就是： 1、瞭解公司，瞭解業務 2、確定數據，確定維度 3、收集數據，數據清洗 4、數據挖掘，數據整合 5、輸出結論，製作報告 6、給出結論，落地執行 7、監控執行，修復結論 相當於一套PDCA循環。 >> 營銷數據分析中最常見的三種模型：差異性分析、特徵性分析、迴歸分析。 >> 對於倉儲數據的分析都是通過ERP（覆蓋客戶、項目、庫存、採購、供應等工作，通過對企業資源的優化達到資源利用最大化）來完成的。 >> 間接數據來源的四個渠道： 1、數據庫 2、權威數據機構 3、搜索引擎 4、市場調查 >> 製作圖表的五個步驟：確定主題、確定圖表、挑選數據製作圖表、檢查是否能夠較爲真實地展現數據、檢查是否符合主題觀點。 >> 數據分析對企業做運營規劃主要有三大作用：分析現狀、分析原因、預測未來。 >> 數據分析師需要掌握的理論知識一般有兩種，一種是數學統計知識，一種是市場研究知識。 >> 運用統計知識解決實際問題，一般需要如下步驟：建立模型，收集數據，整理數據，進行統計推論、預測、決策。 >> 市場研究又稱爲市場調查，它實際上是指運用科學的方法，有目的地蒐集、記錄、整理市場的相關信息資料，從而瞭解市場的現狀及其發展趨勢，爲決策者提供客觀的、正確的資料。 >> 市場調查的內容包括市場環境調查，例如對經濟環境、社會文化環境等的調查；市場基本狀況調查，例如對市場規範、總體需求量、市場佔有率等的調查；客戶調查，例如對現有客戶、潛在客戶的調查；競爭對手調查，例如對競爭對手的市場佔有率等的調查。 >> 市場調查數據收集的三種方法：觀察法、提問法、實驗法 >> 數據分析過程中主要的五個誤區有： 1、選取的樣本容量有誤 2、忽略沉默用戶 3、錯判數據之間的因果關係 4、被數據的視覺效果所矇蔽 5、過度依賴數據 >> 在實際的數據分析中，真實且客觀的數據圖表需要佔據整體區域的三分之二， >> 想清楚客戶需要的是什麼：重視、划算、參與。 >> 數據分析的三個技巧： 1、看趨勢：對產品核心指標的長期追蹤，明確數據變化背後的原因，環比、同比、定基比。 2、看分佈：分佈的集中趨勢，體現各數據聚集的程度；分佈的離散程度，體現各數據遠離中心值的程度；分佈的形狀，體現數據分佈的偏態和峯態。 3、看細化：多維度拆解，包括分時、分渠道、分用戶、分地區、組成拆分等等。 >> 數據形象化具體操作方法有：指標值形象化、構建場景來表現、概念轉化。 >> 優化圖表的原則：如無必要，勿增實體；突出某個重點的唯一方法是刪去一些不重要的數據信息。 >> 數據分析報告的高度概括，代表整個報告的總結，是得出結論、給予建議、解決矛盾的關鍵依據，它包含兩個部分：結論和建議。

這本書作爲數據分析師入門讀物很適合，有案例，有指導方法，邏輯清晰。

這本書的內容很基礎，介紹了數據分析的大框架和思路，對於實操部分涉及不多。 對於初學者的價值意義大一點，對於有經驗的人來說幫助不是很大。 後面具體到人力資源、營銷等分析，根據具體工作事宜學一學就好，核心就還是前面的內容的理解和掌握。

入門數據分析可以看看，大部分涉及統計學理論的內容在實際工作中其實很少用到，後面財務、人力、倉儲這部分的分析案例如果工作中不涉及的話可以快速略過。

前面內容也不記得哪裏看過了，後面也是，整個指標體系可以用來構建自己的指標庫