关于“数据分析”如何快速入门一些基本思路
对数据敏感，能够通过“数据分析”发现业务层面提升的机会，是很多企业对产品、人力、运营和经理等岗位的基本要求。而我们之前也梳理了“数据分析通识”，“数据思维”，“数据分析常见的工具”等数据分析的一些相关的内容，了解了什么是数据分析，以及思维等知识点。
本文将从广义的角度以及互联网思维的视角，来梳理一下关于“数据分析”如何快速入门一些基本思路。但不局限于入门专职数据分析的岗位，因此不存在质疑自己合不合适做数据分析、纠结零基础入门难、文科生是不是很难入门等疑问。
但如果你想入行数据分析，还是需要好好思考一些问题：我希望进入哪些“数据分析”的岗位呢？这职位有前景吗？自己的性格适不适合做数据分析？符合自己未来的职业定位么？入行后需要什么样的知识结构？等问题了。
一、入门数据分析对人有哪些要求？
刚刚接触“数据分析”相关工作时，在日常工作中都在为数据质量、取数等基本的事项弄得焦头烂额，与业务方的沟通需求争论不休。一开始觉得其主要问题是工具技能的不足以及缺乏对业务的理解。但后面慢慢地就会发现让其坚持下来的本质原因是对数字背后的逻辑以及异常原因的好奇，是对更高效分析方法的好奇，是对行业的新鲜事物的好奇···等等的好奇心，而这些好奇才是你做好“数据分析”的原始驱动力。不然很容易简简单单就出分析结论，草草结束分析了。我们在做小飞象交流会的时候，总是会重复一句话“做一个对世界充满好奇的人！”，只有你足够的好奇心，才能够直面枯燥的数字，不断挖掘事物背后原因的强烈动力。
因此，我们首先来看看入门“数据分析”对人有哪些要求？
首先，从性格、兴趣、爱好等方面来看。要有一定的好奇心和不断探索未知的性格，并有兴趣去知道数据背后的逻辑，当面对分析需求、写sql代码、整理海量数据等繁琐枯燥的工作，能克服枯燥的感觉并严谨的完成这些工作，同时更要求有与人沟通以及合作的协调的能力，因为做数据分析需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作、明确需求以及推动执行的。这些工作，是你喜欢的、擅长的吗？
其次，从学习、思考的能力方面来看。如何根据数据，来推演、分析、提出解决方案，需要你常常脑洞大开，并且数据分析是需要不断持续保持学习状态的。因为数据分析的结论，有时候会和我们的直觉背道而驰，这就需要不断的通过思考以及学习，完善自己的知识体系。
再者，从工具使用的熟练程度来看。我们分析数据， 就需要有数据源，然后处理数据。也就是说数据查询和处理的能力是做数据分析基本的内功。在数据处理上，就涉及到了大大小小各种各样的工具，所以就需要掌握这些工具的使用，如Excel、SQL、Tableau、Pyhon等工具。
最后，从心态上想想自己是否具有开放性、可容错性以及坚持不懈的毅力。数据分析的圈子里面，都非常开放。数据也好，还是数据指标也好，其本身并不是完美的，也会出错，所以我们必须拥有开放的心态以及坚持不懈的精神，所以，才能使我们不断的从数据中探索，寻求答案。
✎小结
总之，对于一些缺点和不足，可以考虑改进，使之不再成为短板，比如学习数据分析的基本原理、技术、工具，但是兴趣、性格、心态的方面呢？或者会成为你放弃不擅长的职业的原因。
二、如何快速入门“数据分析”基本思路
了解了入门“数据分析”对人有什么要求，那么，我们就来梳理一下如何快速入门“数据分析”的基本思路。
对于如何快速入门数据分析主要建议还是主要把精力放在数据分析的思维、业务知识的熟悉与梳理、通用能力。其入门思路如下：
首先，是数据分析思维，因为思维决定上限，我们需要转变思维，锻炼以及培养数据分析思维。在数据分析相关的职位里经常会写这么一条招聘要求「具备数据分析思维」。在工作或者面试中，会经常听到分析思维、分析思路、分析方法。
其次，要对业务知识的熟悉与梳理。数据分析是用来解决具体行业问题的，需要从业务的角度出发，了解各个指标，以及每个指标之间的关系，还需要联系业务去理解数据。所以，工作中数据分析脱离不了业务。因此，需要具备某个行业的业务知识才能去理解这个行业里的术语、业务问题等。至于工具，可以在入门后去学习加强。
而业务知识包括某个行业的常用指标、业务流程。需要注意的是，不同行业的指标、业务流程是不一样的，所以，需要学习的时候针对你的目标行业去学习、了解10多个行业的指标、业务流程等。
再者，就是通用能力。包括 PPT 制作分析报告、沟通能力。在工作中，要经常做分析结果做成数据分析报告，然后展示给业务部门、上级领导、客户等，而这种展示数据分析报告的场景常用的工具就是 PPT，所以就要求你会用 PPT 制作数据分析报告，有较好的的文字、书面总结能力。
数据分析师对沟通能力的要求更高。因为，数据分析师解决的是实际的问题，需要跨部门沟通业务，做好的数据分析报告也要展示给各个部门、领导、客户，只有好的沟通能力，才能让你的分析结果得到用户的认可。
✎小结
总之，除了上述几个大方向，我们还可以做如下几个小点：
- 平时可以多去看一些商业数据模型、数据分析案例；
- 关注一下数据类的公众号（比如我的公众号，哈哈，但公众号的文章类目可能比较杂，建议看完要自己归类整理吸收，必须形成自己的数据体系）；
- 加入一些数据分析的专业社群也是一个不错的入门法子；
- 网上很多数据分析的资料（#
木兮擎天＠，微信公众号：木木自由。多年互联网数据运营经验，涉猎运营领域较广，关注于运营、数据分析的实战案例与经验以及方法论的总结，探索运营与数据的神奇奥秘！
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