不少人后臺(tái)問(wèn)我，如何轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析師，或畢業(yè)生怎樣入行。我之前的文章都是圍繞硬技能來(lái)寫(xiě)，這次以我知乎上的一篇答案為基礎(chǔ)談一下軟技能。權(quán)當(dāng)做雜談。

我進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)完全是零基礎(chǔ)，不是數(shù)據(jù)分析零基礎(chǔ)，是樣樣能力零基礎(chǔ)。

零基礎(chǔ)到什么樣子？我找工作花了三到四個(gè)月時(shí)間，最后以運(yùn)營(yíng)身份入職。

我從來(lái)不是數(shù)理強(qiáng)人，大學(xué)雖學(xué)習(xí)過(guò)高數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、SQL和C語(yǔ)言，均是低空略過(guò)，考試還借助了小伙伴的力量?，F(xiàn)在回頭看，當(dāng)時(shí)應(yīng)該多學(xué)些。

最開(kāi)始我不會(huì)vlookup，也沒(méi)人教我，Excel只能做基礎(chǔ)的操作。那時(shí)要關(guān)聯(lián)多張報(bào)表，我仗著手速快，一個(gè)個(gè)搜索復(fù)制黏貼的…數(shù)據(jù)量一多肯定哭。后來(lái)我想這可不是辦法啊。于是借助萬(wàn)能的百度：

“Excel怎么匹配多張表的數(shù)據(jù)。”

然后第一次看到vlookup函數(shù)。我也沒(méi)有一次學(xué)會(huì)，每次用都要先看一遍網(wǎng)上的樣例。后續(xù)我教組員的時(shí)候，他們學(xué)得比我快多了。

Excel一步一個(gè)腳印，學(xué)習(xí)都是依賴(lài)搜索和琢磨，抽空用工作中的內(nèi)容練習(xí)分析：比如什么樣的用戶(hù)愿意用我們APP，用戶(hù)哪些指標(biāo)特別好。

即使在此期間，我也不會(huì)數(shù)據(jù)透視表。

記得15年初，老板給了我一個(gè)任務(wù)：網(wǎng)上收集數(shù)據(jù)，大約需要幾萬(wàn)條，我不可能全部復(fù)制黏貼下來(lái)啊，便繼續(xù)查詢(xún)：

如何快速下載網(wǎng)頁(yè)上的數(shù)據(jù)。

于是知道了爬蟲(chóng)，知道了Python，但我并不會(huì)。最后靠第三方爬蟲(chóng)工具，按照教程學(xué)習(xí)。早期已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)HTML+CSS，然后再了解網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)Get／Post，學(xué)習(xí)正則。花了一周時(shí)間加班，才下載下來(lái)。

可沒(méi)有結(jié)束，數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù)，我還需要清洗。再花一周時(shí)間學(xué)習(xí)Excel的find,right,mid,replace,trim等文本處理函數(shù)。那時(shí)候不知道這叫數(shù)據(jù)清洗，但是學(xué)會(huì)了很多技巧，即使我盡可能快速省力，還是花費(fèi)數(shù)天。

當(dāng)我現(xiàn)在寫(xiě)Python爬蟲(chóng)的時(shí)候，效率快速很多。包括文本清洗，用Levenshtein速度杠杠的。加起來(lái)一晚上就搞定。

任何學(xué)習(xí)都不是無(wú)用的，很多知識(shí)相通。我因?yàn)榕老x(chóng)學(xué)習(xí)了HTML+CSS，后續(xù)便觸理旁通地了解了網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和網(wǎng)站分析。

后續(xù)知道布置百度統(tǒng)計(jì)，知道JS，學(xué)習(xí)網(wǎng)頁(yè)端的各類(lèi)指標(biāo)，了解訪(fǎng)問(wèn)路徑、漏斗轉(zhuǎn)化、跳出率退出率等。這些知識(shí)不止能用在網(wǎng)站上。也能用在APP分析、用戶(hù)行為上。

我們把學(xué)習(xí)當(dāng)成一個(gè)點(diǎn)，學(xué)完這本書(shū)就看下本書(shū)，其實(shí)這樣發(fā)揮不出學(xué)習(xí)的效率。任何知識(shí)都具有關(guān)聯(lián)性，A知識(shí)可以應(yīng)用在B知識(shí)上，知識(shí)技能樹(shù)應(yīng)該是呈網(wǎng)狀發(fā)散的。

HTML+CSS—— 網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu) ——網(wǎng)站分析——用戶(hù)分析

HTML+CSS—— 爬蟲(chóng)工具——Python爬蟲(chóng)

HTML+CSS—— JS ——可視化JS

HTML+CSS——SEO——SEM

上面鏈條是我基于前置知識(shí)掌握新知識(shí)的關(guān)系譜。

數(shù)據(jù)分析涉及的領(lǐng)域很寬廣，除了本身扎實(shí)的業(yè)務(wù)背景，還需要瑞士軍刀般的技能樹(shù)，屬于T型能力（一專(zhuān)多才）。

比如你看到某個(gè)頁(yè)面跳出率較高。除了常規(guī)的分析外，還要檢查網(wǎng)絡(luò)速度，用戶(hù)弱網(wǎng)環(huán)境，是不是HTML頁(yè)面加載過(guò)多，是否使用了緩存，網(wǎng)絡(luò)DNS如何等。這些知識(shí)不會(huì)有人教你，但它左右業(yè)務(wù)結(jié)果。

看到這里別怕，雖然要學(xué)的多，但是隨著學(xué)習(xí)的加深，很多知識(shí)是共通的。就像轉(zhuǎn)化率來(lái)源于網(wǎng)站分析，卻能用于產(chǎn)品路徑，既能升華為?；鶊D，又能做用戶(hù)分層。越學(xué)到后面，越容易一法通萬(wàn)法通。

驅(qū)動(dòng)力

其實(shí)零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，最難的門(mén)檻不是技能，而是學(xué)習(xí)動(dòng)力。我從零培養(yǎng)過(guò)數(shù)據(jù)分析師，從零教過(guò)Excel、從零教過(guò)SQL、從零教過(guò)分析思維、從零教過(guò)Python。難點(diǎn)從不在于這些知識(shí)，而是你真的想不想學(xué)。

不是下載了十幾G的資料就是學(xué)習(xí)，不是關(guān)注了很多公眾號(hào)就是學(xué)習(xí)。因?yàn)槭畮譍的資料最終不會(huì)打開(kāi)，很多公眾號(hào)最后都是未讀。這能說(shuō)明想學(xué)習(xí)？零基礎(chǔ)太容易無(wú)從下手，難以堅(jiān)持，淺嘗則止了。

無(wú)從下手，這是不知道學(xué)什么，我說(shuō)過(guò)數(shù)據(jù)分析是一門(mén)比較寬廣的學(xué)科。它既有傳統(tǒng)商業(yè)分析的方法論，也有數(shù)據(jù)時(shí)代的統(tǒng)計(jì)和編程?？伤制侨魏螎徫蝗魏温殬I(yè)都能用到的技能，繞不過(guò)。

學(xué)習(xí)是很主觀的事情，我們從小學(xué)開(kāi)始讀到大學(xué)，數(shù)十年的學(xué)生生涯，最缺漏的能力是主動(dòng)學(xué)習(xí)。

中考高考打磨那么多年，很大情況是環(huán)境因素逼迫人去學(xué)習(xí)，本身沒(méi)有任何學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)力和習(xí)慣。大學(xué)四年再一度過(guò)，可能學(xué)習(xí)性就消磨殆盡了。

之所以說(shuō)我們習(xí)慣被動(dòng)學(xué)習(xí)，是大家都有一道題目做一道題目，只知道公式應(yīng)用，不需要知曉原理。教材輔導(dǎo)題海戰(zhàn)術(shù)，內(nèi)容也不會(huì)超綱。整個(gè)大的學(xué)習(xí)環(huán)境都是為被動(dòng)打造。

現(xiàn)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，拿起書(shū)籍、打開(kāi)PDF資料、關(guān)注公眾號(hào)。不會(huì)有老師糾正你輔導(dǎo)你，不會(huì)有作業(yè)鞭策你訓(xùn)練你。也不知道工作中哪個(gè)會(huì)經(jīng)常用到，沒(méi)有練手的數(shù)據(jù)題目，甚至連網(wǎng)絡(luò)上的知識(shí)質(zhì)量都難以辨別。

無(wú)從下手，對(duì)吧，可這才是主動(dòng)學(xué)習(xí)。

心態(tài)要轉(zhuǎn)變。

零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，最大的老師只能是自己，不會(huì)有任何一篇文章一夜教人成為數(shù)據(jù)分析師。我?guī)н^(guò)愿意學(xué)習(xí)并且成長(zhǎng)很快的實(shí)習(xí)生，也教導(dǎo)過(guò)有興趣但依舊帶不出節(jié)奏的同事。前者是主動(dòng)學(xué)習(xí)，后者是止于興趣的被動(dòng)學(xué)習(xí)。

因?yàn)槭橇慊A(chǔ)，所以才更需要主動(dòng)性。數(shù)據(jù)分析本事是發(fā)展很快的行業(yè)，幾年前會(huì)SQL就行，現(xiàn)在得了解些MR和HIVE，過(guò)幾年SparkSQL也許就是必備，如果想在這一行做的好一些。

持續(xù)的學(xué)習(xí)是必須的能力。或者基礎(chǔ)不如其他人，至少學(xué)習(xí)性別輸吧。

我也給出我的建議，學(xué)習(xí)應(yīng)該是具體為解決某一個(gè)問(wèn)題而設(shè)立目標(biāo)，說(shuō)透徹點(diǎn)，實(shí)戰(zhàn)為王。不論是何種職業(yè)，一定或多或少能接觸數(shù)據(jù)。先別去分析，而是想，能用這些數(shù)據(jù)干什么，做一個(gè)簡(jiǎn)單的假設(shè)。

我是HR，我的假設(shè)就是最近招人越來(lái)越困難啦，

我是市場(chǎng)，我的假設(shè)就是現(xiàn)在營(yíng)銷(xiāo)成本太高，又沒(méi)有什么效果。

我是運(yùn)營(yíng)或者產(chǎn)品，更好辦了，假設(shè)某指標(biāo)的數(shù)據(jù)因?yàn)锳BC等原因而無(wú)法提升。

哪怕是學(xué)生，也能假設(shè)在學(xué)校商圈賺錢(qián)是容易還是困難。

數(shù)據(jù)圍繞假設(shè)去收集、生成、組合、利用、論證和分析。

這是麥肯錫式的思維方法，也可以作為學(xué)數(shù)據(jù)的方法。新人容易陷入數(shù)據(jù)的迷途：我沒(méi)有數(shù)據(jù)，有了數(shù)據(jù)也不知道干啥，知道干啥又不知道方法。想的太多，遠(yuǎn)不如有方向好用。

基于假設(shè)的好處是，我首先有了一個(gè)方向，別管它對(duì)不對(duì)，至少能按照方向做分析。

HR認(rèn)為招人越來(lái)越困難，則可以拿出歷史數(shù)據(jù)，以前我招人需要下載幾份簡(jiǎn)歷，打幾個(gè)電話(huà)，發(fā)出幾個(gè)Offer最終入職?，F(xiàn)在呢？我還可以拿各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)觀察，這不就是轉(zhuǎn)化率嘛？時(shí)間維度放得寬一點(diǎn)，看看去年這時(shí)候招人困難不，是不是年底都難招，這樣就了解折線(xiàn)圖概念。

市場(chǎng)專(zhuān)員做分析，可以拿更多的數(shù)據(jù)作參考，假設(shè)營(yíng)銷(xiāo)成本太高，現(xiàn)在高到什么地步了，什么時(shí)候開(kāi)始高的，找出時(shí)間點(diǎn)分析一下。效果不好，是什么時(shí)候效果不好，那時(shí)市場(chǎng)環(huán)境有什么變化嗎？我假設(shè)市場(chǎng)環(huán)境有了變化，這又是一個(gè)新的假設(shè)，可以繼續(xù)拎出一堆深入研究。

雖然各人分析效率和成果肯定不同，但是思路都能以這樣訓(xùn)練出來(lái)。不是有了數(shù)據(jù)才有了分析，而是有了分析的方向才能收集分析數(shù)據(jù)。我的學(xué)習(xí)從來(lái)都是以解決問(wèn)題為主，不是突然靈光一閃就會(huì)了。

如果把數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)旅程想成一條很長(zhǎng)道路的話(huà)，我們不是一路開(kāi)到終點(diǎn)，這沒(méi)人能行。而是把這條道路分割成一段段，每段上面擺一個(gè)旗幟作目標(biāo)，以旗幟為前行方向，不是以幾十公里外的終點(diǎn)站作為目標(biāo)。

好奇心

除了學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)力外，想成為數(shù)據(jù)分析師，還需要一顆好奇心。

好奇心就是問(wèn)問(wèn)題，想問(wèn)題，琢磨問(wèn)題，解決問(wèn)題。如果你是一個(gè)天生八卦的人，那么將它用在數(shù)據(jù)分析上絕對(duì)是天選分析師，良材美玉。

很多人喜歡追求數(shù)據(jù)分析的工具、知識(shí)、要點(diǎn)、竅門(mén)。但是從來(lái)很少提到好奇心。

好奇心是解決問(wèn)題的核心能力，編程可以鍛煉，統(tǒng)計(jì)可以學(xué)習(xí)，這些最終都不是瓶頸。你學(xué)全了十八般武藝，臨敵對(duì)戰(zhàn)，最終需要的什么？是求勝心。數(shù)據(jù)的求勝心就是好奇。

知識(shí)決定解決問(wèn)題的下限，好奇心決定解決問(wèn)題的上限。好的數(shù)據(jù)分析師一定會(huì)有好奇心，會(huì)提問(wèn)，會(huì)想問(wèn)題，也能去解決問(wèn)題。

我們最早期推的所有活動(dòng)，都沒(méi)有監(jiān)控體系，整個(gè)運(yùn)營(yíng)也缺乏數(shù)據(jù)指導(dǎo)。對(duì)當(dāng)時(shí)的我來(lái)說(shuō)，很多運(yùn)營(yíng)的運(yùn)作是黑箱。我不知道發(fā)什么了什么，怎么發(fā)生，只有一個(gè)結(jié)果輸出。

別人若問(wèn)我問(wèn)什么，我只能做出假設(shè)，有可能一二三點(diǎn)。是否是這樣，我也不知道。

運(yùn)營(yíng)活躍數(shù)上升，原因是什么？不知道。

短信推送后效果怎么樣？不知道。

新注冊(cè)用戶(hù)來(lái)源有哪些？不知道。

那時(shí)隨著公司業(yè)務(wù)線(xiàn)的拓展、用戶(hù)數(shù)量提升。我用Excel做關(guān)聯(lián)越來(lái)越吃力。我再一次向研發(fā)提數(shù)據(jù)需求時(shí)，CTO對(duì)我說(shuō)：要不給你開(kāi)個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限，你自己查吧。

我告別了Excel，學(xué)習(xí)和了解數(shù)據(jù)庫(kù)。從幾張表的接觸擴(kuò)展到幾百?gòu)埍怼?/p>

知道left join 和 inner join的區(qū)別。知道group by，知道數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，知道index。

那時(shí)期需要建立用戶(hù)數(shù)據(jù)體系，包括留存、活躍、回流、分層等指標(biāo)。我網(wǎng)上一邊查運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的應(yīng)用和解釋?zhuān)贿叢镾QL的實(shí)現(xiàn)。

和研發(fā)解釋、溝通，因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)庫(kù)，很多需求以更合理的要求實(shí)現(xiàn)。這是我第一次開(kāi)始接觸、了解和建立以業(yè)務(wù)為核心的數(shù)據(jù)體系。

舉一個(gè)例子：用戶(hù)用過(guò)APP很長(zhǎng)一段時(shí)間，我們管他叫忠誠(chéng)用戶(hù)，后來(lái)突然他連續(xù)幾周不用，那么我們會(huì)通過(guò)SQL找出這類(lèi)用戶(hù)，分析他行為，電話(huà)訪(fǎng)談為什么不用，嘗試喚回他。其他運(yùn)營(yíng)都是同理。

這時(shí)候，我才可以說(shuō)我了解了活躍數(shù)，知道它為什么上升，為什么下降。

我們給不同用戶(hù)推短信，借助SQL我能查詢(xún)到數(shù)據(jù)的好壞，但是有沒(méi)有更明確的指標(biāo)？比如多少用戶(hù)因?yàn)槎绦糯蜷_(kāi)APP，短信打開(kāi)率是多少？

當(dāng)時(shí)短鏈用了url scheme，可以自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到app，為了監(jiān)控，我們也在短鏈中埋了參數(shù)。通過(guò)推送數(shù)據(jù)，觀察這條短信會(huì)有多少人打開(kāi)。

這是衡量一個(gè)文案的標(biāo)準(zhǔn)，好文案一定能觸動(dòng)用戶(hù)打開(kāi)。我們經(jīng)常拿文案作為AB測(cè)試。舉一個(gè)例子，我們會(huì)用短信營(yíng)銷(xiāo)，運(yùn)營(yíng)是和禮品掛鉤的，當(dāng)時(shí)有不少用戶(hù)線(xiàn)上注冊(cè)完并不下載APP，我們有那么一條針對(duì)此類(lèi)的短信文案：

我們已經(jīng)為您準(zhǔn)備好了專(zhuān)屬心意，XXXXX，請(qǐng)打開(kāi)APP領(lǐng)取。

這條短信的打開(kāi)率約在10%左右。但是還有優(yōu)化空間，于是我不斷修改文案，后續(xù)修改為：

既然您已經(jīng)注冊(cè)，為什么不來(lái)領(lǐng)取屬于您的專(zhuān)屬心意呢，XXXXX，請(qǐng)打開(kāi)APP領(lǐng)?。ㄖ虚g內(nèi)容不變）。

打開(kāi)率被優(yōu)化到18%。因?yàn)樗昧藸I(yíng)銷(xiāo)心理，已經(jīng)注冊(cè)，契合了沉默成本的暗示：我做都做了，為什么不繼續(xù)，不然白注冊(cè)了。這種心理常見(jiàn)于旅游景點(diǎn)，景點(diǎn)很坑爹，但絕大多數(shù)人還是會(huì)說(shuō)：既然來(lái)都來(lái)了，就是一種共通的心理。

后續(xù)短信又采取個(gè)性化方案，最終優(yōu)化到25%。比最早期的文案效果好三倍左右。如果不好奇短信效果，如果不收集數(shù)據(jù)監(jiān)控指標(biāo)，那么優(yōu)化無(wú)從談起。我們可能憑感覺(jué)寫(xiě)出好文案，但你不知道具體效果，而數(shù)據(jù)能。

再來(lái)個(gè)例子，最開(kāi)始我們借助微信朋友圈進(jìn)行用戶(hù)拉新，起初有多個(gè)渠道，但是我不知道哪個(gè)渠道效果好。然后我的好奇癥又犯了，哪個(gè)渠道效果好？邀請(qǐng)轉(zhuǎn)化率還能不能優(yōu)化？渠道拉新成本是多少？

依舊是推動(dòng)和落地?cái)?shù)據(jù)分析的執(zhí)行，因?yàn)槲⑿诺木W(wǎng)頁(yè)分享，會(huì)自動(dòng)帶from=timeline等參數(shù)，通過(guò)參數(shù)我能過(guò)濾出微信端瀏覽和訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)。后來(lái)又拜托研發(fā)針對(duì)不同渠道設(shè)置參數(shù)。通過(guò)參數(shù)統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)化率，并且給新用戶(hù)打渠道來(lái)源標(biāo)簽。

期間發(fā)現(xiàn)一個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化率過(guò)低。我們大概分兩類(lèi)渠道，一個(gè)是落地頁(yè)直接邀請(qǐng)用戶(hù)注冊(cè)，附加有禮品信息。一個(gè)是讓用戶(hù)先挑選禮品樣式，最后領(lǐng)取步驟中跳到注冊(cè)。通過(guò)轉(zhuǎn)化率分析，后者的流失較為嚴(yán)重。因?yàn)椴襟E太冗余了，還有快遞地址要填寫(xiě)，選取禮品的吸引力不足以支持用戶(hù)走完流程。

于是便更改第二個(gè)渠道流程。不同注冊(cè)渠道的用戶(hù)來(lái)源，因?yàn)橛袠?biāo)簽，所以在后續(xù)新用戶(hù)的運(yùn)營(yíng)中，可以有針對(duì)性地做措施。這也是短信通過(guò)個(gè)性化達(dá)到25%打開(kāi)率的原因之一。

好奇是為了解決問(wèn)題而服務(wù)的。通過(guò)不斷的想問(wèn)題，解決問(wèn)題，數(shù)據(jù)分析相關(guān)的能力自然會(huì)提升。

幸運(yùn)的是，好奇心能夠后天鍛煉，就是多問(wèn)問(wèn)題多想問(wèn)題，鍛煉難度不高。

非數(shù)據(jù)

零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)還會(huì)有另外一個(gè)問(wèn)題，就是輕視業(yè)務(wù)的重要性。

實(shí)際上，想成為數(shù)據(jù)分析師，難點(diǎn)不在于Excel、SQL、統(tǒng)計(jì)等知識(shí)欠缺。而是業(yè)務(wù)知識(shí)的匱乏。

一個(gè)人懂業(yè)務(wù)不懂?dāng)?shù)據(jù)，另一個(gè)懂?dāng)?shù)據(jù)不懂業(yè)務(wù)，前者更有可能解決實(shí)際的問(wèn)題。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析師始終是為業(yè)務(wù)而服務(wù)。

我曾向產(chǎn)品提出（沒(méi)請(qǐng)吃飯）布置APP和Web埋點(diǎn)，通過(guò)用戶(hù)的路徑了解用戶(hù)，也彌補(bǔ)百度統(tǒng)計(jì)的缺點(diǎn)。

當(dāng)時(shí)通過(guò)Hadoop存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用Hive建立離線(xiàn)的腳本清洗、分區(qū)、加工。用戶(hù)瀏覽產(chǎn)品的頁(yè)面、使用的功能、停留的時(shí)間都能構(gòu)成用戶(hù)畫(huà)像的基礎(chǔ)。

我曾經(jīng)很好奇什么是用戶(hù)畫(huà)像，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)上說(shuō)用戶(hù)的性別、地域、年齡、婚姻、財(cái)務(wù)、興趣、偏好是構(gòu)成用戶(hù)畫(huà)像的基礎(chǔ)。

但是我們的業(yè)務(wù)獲取不到那么多數(shù)據(jù)。而我認(rèn)為，用戶(hù)畫(huà)像是為了業(yè)務(wù)服務(wù)的，它不該有嚴(yán)格統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。只要在業(yè)務(wù)上好用，就是好的用戶(hù)畫(huà)像。

就像在線(xiàn)視頻的用戶(hù)畫(huà)像會(huì)收集電影的演員、上映時(shí)間、產(chǎn)地、語(yǔ)言、類(lèi)型。還會(huì)細(xì)分到用戶(hù)是否快進(jìn)，是否拖拽。

這些都是以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向。甚至視頻網(wǎng)站的分析師們本身就得閱片無(wú)數(shù)，才能根據(jù)業(yè)務(wù)分析。

不然那么多電影類(lèi)目和類(lèi)型，如何細(xì)分各類(lèi)指標(biāo)？能通過(guò)拖拽快進(jìn)去判斷用戶(hù)是否有興趣，自身也得用過(guò)類(lèi)似行為才能理解。

零基礎(chǔ)怎么學(xué)習(xí)行業(yè)和業(yè)務(wù)知識(shí)？如果本身和業(yè)務(wù)接觸，只是想做數(shù)據(jù)分析，難度小不少。如果像當(dāng)初的我一樣，既沒(méi)有義務(wù)知識(shí)又不懂?dāng)?shù)據(jù)，也是可以的。

數(shù)據(jù)如果是假設(shè)性思維學(xué)習(xí)的話(huà)，那么業(yè)務(wù)應(yīng)該是系統(tǒng)性思維學(xué)習(xí)。業(yè)務(wù)知識(shí)也需要一個(gè)目的和方向，但是和數(shù)據(jù)分析不同。業(yè)務(wù)注重的是系統(tǒng)性，系統(tǒng)性不是大而全，而是上而下的結(jié)構(gòu)知識(shí)。先瞄準(zhǔn)一個(gè)方向鉆取深度，廣度會(huì)隨著深度的挖掘逐漸拓展。

比如你是一個(gè)外行，想學(xué)用戶(hù)運(yùn)營(yíng)體系的分析，不要先考慮啥是用戶(hù)運(yùn)營(yíng)，這問(wèn)題太大。而是瞄準(zhǔn)一個(gè)方向，例如活躍度，了解它的定義和含義，再想怎么應(yīng)用。線(xiàn)下商場(chǎng)的活躍度如何定義，醫(yī)院患者的活躍度如何定義，某個(gè)學(xué)校社團(tuán)的活躍度如何？拿身邊例子去思考活躍度。商場(chǎng)的活躍，可以是走來(lái)走去的人流，可以是進(jìn)行消費(fèi)購(gòu)物的客流，可以是大包小包的土豪。什么因素會(huì)影響活躍？促銷(xiāo)還是打折，節(jié)假日還是地理。等這些問(wèn)題想通了，上手用戶(hù)運(yùn)營(yíng)會(huì)很快。

再通過(guò)同樣的思維去想留存、去想拉新。就會(huì)知道，如果商場(chǎng)的人流下次繼續(xù)來(lái)消費(fèi)，就是留存，有新客人來(lái)，就是拉新。這又有哪些因素互相影響？最后的知識(shí)思維一定是金字塔結(jié)構(gòu)的。上層是用戶(hù)運(yùn)營(yíng)，中間是拉新、活躍、留存。下層是各個(gè)要點(diǎn)和要素。

數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)注重演繹和推理，業(yè)務(wù)的學(xué)習(xí)注重關(guān)聯(lián)和適用，學(xué)以致用就是說(shuō)的這種情況。期間也會(huì)用到好奇心和假設(shè)，這兩點(diǎn)都是加速學(xué)習(xí)的途徑之一。

實(shí)際上說(shuō)了這么多，對(duì)于零基礎(chǔ)想當(dāng)數(shù)據(jù)分析師的同學(xué)來(lái)說(shuō)，可能仍舊有一些云山霧罩吧。

這些軟技能也不會(huì)助人一步登天的，其實(shí)的七周成為數(shù)據(jù)分析師，從最開(kāi)始我也說(shuō)過(guò)是入門(mén)的大綱。重要的是自己是否真的想學(xué)和學(xué)好，師傅領(lǐng)進(jìn)門(mén)，修行靠個(gè)人，其他一切都是虛的。

想起很久以前看的一句雞湯話(huà)，當(dāng)你想要前行時(shí)，一切都會(huì)為你讓路。我想這比我說(shuō)的一切都更有力。

所以你問(wèn)我零基礎(chǔ)能成為數(shù)據(jù)分析師嗎？我的回答是能。

文章其實(shí)有一些趕，最后祝大家圣誕快樂(lè)。