資料分析的目的決定了不同的方式方法，出發點永遠是如何指導工作，無論是最基礎的了解現狀及趨勢，還是機器自動學習的演算法改進，永遠如此。
在我看來，資料分析不是一項工作，尤其不是從後台取個資料，做個圖表的工作，而是乙個產品，能夠滿足某種實際工作需要的產品。比如資料指數系統，用來指導運營工作，讓運營的同仁能夠基於指數來評估自身工作的增益或者不足，進一步通過資料鑽取來了解指數增加或減少的原因。
說到知識，最好的轉換方式無非是6個字：圖形、對比、鑽取。一圖勝千言，指標增長還是減少，與自己對比，與控制組對比。當發現這些變化時，進入維度中**不同的水平，是哪種水平導致了這些變化。其實非常簡單，簡單到比培訓什麼同比、環比、均值、眾數、方差、高斯分布、anova、非引數統計、因子扭矩還帶個旋 轉、貝葉斯分布等等等等簡單的多。
最終其實可以用一句話概況：資料分析師如果要想讓你的資料分析結果有價值，能「落地」，必須有產品經理這種思維，就是：使用者的痛點是什麼（對應資料分析師：業務方碰到什麼問題）？設計什麼樣的產品（請記住不是功能）來解決（對應資料分析師：你給出什麼樣的觀點或者答案）？怎麼讓使用者接受這個產品（怎麼讓你觀點或者方案落地執行）
資料分析師的正確思維觀
資料思維能力就是 將資料轉化為價值的能力！每個人都要懂資料分析 ceo需要有資料戰略 cfo需要懂資料資產價值 產品經理要洞察資料價值的產品表達形式 運營要考慮如何通過資料來改善業務 bd商務拓展要懂資料交換價值 營銷要知道如何精準投放廣告。資料思維必須摒棄主觀偏見，一切用資料說話 統計思維 回歸分...
資料分析師 如何建立資料分析的思維框架
維度分析法 當你有了指標，可以著手進行分析，資料分析大體可以分三類，第一類是利用維度分析資料，第二類是使用統計學知識如資料分布假設檢驗，最後一類是使用機器學習。我們先了解一下維度分析法。維度是描述物件的引數，在具體分析中，我們可以把它認為是分析事物的角度。銷量是一種角度 活躍率是一種角度，時間也是一...
資料分析師需要學習什麼？
大家都知道，現在有很多人想成為資料分析師，資料分析師需要學習很多的知識，這是毋庸置疑的，但是對資料分析師需要學習的課程不是很了解，一般來說，資料分析師需要學習很多的知識。對於資料分析師所要學習的課程來說需要分為技術學習 統計理論 表達能力三個層面進行學習，這些層面是資料分析的大體內容，在這篇文章中我...