数据分析需要哪些思维/能力/知识呢？比如，

数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑；

一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业思路。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标并进行分析；

基础理论知识：数理统计、模型原理、近期市场的调研等；

常规分析工具的使用：常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等；

数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以简洁易懂的方式“表达”，成效也会大打折扣。

等等等，诸如此类的基本知识能力贮备......

那么想要提升这些能力该做点什么呢？下面具体来说说怎么做能把这些基础实力打好。

从分析理论和工具实践着手

1、分析理论

分析理论包括：明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。

我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。

推荐书籍：《数据化管理》、《决战大数据 》

数据分析的几个步骤：

（1）数据获取

数据获取往往看似简单，但是它需要分析者对问题进行商业理解，即转化成数据问题来解决，如，需要哪些数据，从哪些角度来分析等，在界定了这些问题后，再进行数据采集。

此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法

推荐工具：思维导图工具（Xmind百度脑图等）

（2）数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：

Excel及高端技能：

基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。

我一般会先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。

专业的报表工具：

（成规模的企业会用）日常做报表可以设计一个通用模板，只要会写SQL就可上手。

相比excel做报表，这种工具开发的技术要求较低，能很快地开发常规报表、动态报表。

数据库的使用：

熟练掌握SQL语言（很重要！！！），常见的有Oracle、SQL sever、My SQL等。

学习流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职等都会有所帮助。

（3）分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。

因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：

lPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。

SAS：经典挖掘软件，需要编程。

R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

各类BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人。

（4）数据可视化呈现

很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，这时就只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报即可，可用word\PPT\H5等方式展现。

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:

学习Excel是一个循序渐进的过程:

基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序

函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function

可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件

数据透视表、VBA程序开发......

多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。

函数

制作数据模板必须掌握的excel函数：

日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。

数学函数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct

统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。

查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。

文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。

逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror

（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）

数据透视表

数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

（2）对于行业内浸淫多年的表哥表姐

对于这样的群体，ummmm基本能力和思维都完好具备着....

所以，这里就不逼逼啥了，给出一些个人小tips只当交流好了~

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。

工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。

其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。

最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。

在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！

一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。