因为之前的工作要处理大批量数据，稍微自学了一些EXCEL函数，现在想系统学一下数据分析的功夫，但却不知道怎么入手，目前开始看tableau数据可视化的自学课程。。
野生菜鸟数据产品拙见分享 数据分析需要同时理解业务和数据 理解业务是为了更好理清业务的关键节点，以及这些节点上关键数据要素的构成，比如电商，节点可能有浏览、搜索、购物车、下单、支付结算、物流、完成、售后等，每个节点的关键数据要素不太一样，但是业务主关键要素是同一个，商品和消费者，只有更好的理解业务，才能准确有效的划分节点，圈选出关键数据要素，然后才能勾勒出你数据分析的目标 理解数据是为了找到数据之间显性和隐性的关系，比如订单金额、时间、用户年龄层、性别、地区等等，不同节点之间的数据要素、节点内的数据要素，都可能存在关联关系，数据分析的目的就是找出这些关联关系，然后通过这些关联关系，反向去调整、去影响业务的表现。 数据分析的工具大同小异，区别就是功能、性能和美观的问题，对于分析师而言，用excel、用tablau还是用FineBI或者SQL自己查询，区别在于效率和方便程度，这个我个人觉得反倒不是关键。 关键就是思维，理解业务的思维、理解数据的思维，推荐看一本入门的书：《深入浅出数据分析》，如果我没记错的话，里面就很好的用浅显的例子说明了数据分析思维的构建过程。
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数据分析需要同时理解业务和数据
理解业务是为了更好理清业务的关键节点，以及这些节点上关键数据要素的构成，比如电商，节点可能有浏览、搜索、购物车、下单、支付结算、物流、完成、售后等，每个节点的关键数据要素不太一样，但是业务主关键要素是同一个，商品和消费者，只有更好的理解业务，才能准确有效的划分节点，圈选出关键数据要素，然后才能勾勒出你数据分析的目标
理解数据是为了找到数据之间显性和隐性的关系，比如订单金额、时间、用户年龄层、性别、地区等等，不同节点之间的数据要素、节点内的数据要素，都可能存在关联关系，数据分析的目的就是找出这些关联关系，然后通过这些关联关系，反向去调整、去影响业务的表现。
数据分析的工具大同小异，区别就是功能、性能和美观的问题，对于分析师而言，用excel、用tablau还是用FineBI或者SQL自己查询，区别在于效率和方便程度，这个我个人觉得反倒不是关键。
关键就是思维，理解业务的思维、理解数据的思维，推荐看一本入门的书：《深入浅出数据分析》，如果我没记错的话，里面就很好的用浅显的例子说明了数据分析思维的构建过程。