數據分析需要哪些思維/能力/知識呢？
比如，數據分析思維、結構化思維、公式化思維、學法體系的思維.......這些思維幫助妳，即使碰到自己不熟悉的問題，也能從壹定的角度切入分析並保持清晰的邏輯；
壹定的業務理解能力，能理解業務背後的商業思路。只有理解問題，才能轉換成數據分析的問題，才知道如何設定分析目標並進行分析；
基礎理論知識：數理統計、模型原理、近期市場的調研等；
常規分析工具的使用：常用辦公軟件（Excel、PPT、思維導圖）、數據庫、統計分析工具、數據挖掘等；
數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以簡潔易懂的方式“表達”，成效也會大打折扣。
等等等，諸如此類的基本知識能力貯備......
那麽想要提升這些能力該做點什麽呢？下面具體來說說怎麽做能把這些基礎實力打好。
從分析理論和工具實踐著手
1、分析理論
分析理論包括：明確業務場景、確定分析目標、構建分析體系和梳理核心指標。
我們要做的就是，首先明確是什麽樣的業務場景，不同的業務，分析體系也隨之不同；然後，結合業務問題確定分析的目標，列出核心指標，再搜集整理所需要的數據。
推薦書籍：《數據化管理》、《決戰大數據 》
數據分析的幾個步驟：
（1）數據獲取
數據獲取往往看似簡單，但是它需要分析者對問題進行商業理解，即轉化成數據問題來解決，如，需要哪些數據，從哪些角度來分析等，在界定了這些問題後，再進行數據采集。
此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識、工具、方法
推薦工具：思維導圖工具（Xmind百度腦圖等）
（2）數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具：
Excel及高端技能：
基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。
我壹般會先過壹遍基礎，知道什麽是什麽，然後找幾個case練習。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。
專業的報表工具：
（成規模的企業會用）日常做報表可以設計壹個通用模板，只要會寫SQL就可上手。
相比excel做報表，這種工具開發的技術要求較低，能很快地開發常規報表、動態報表。
數據庫的使用：
熟練掌握SQL語言（很重要！！！），常見的有Oracle、SQL sever、My SQL等。
學習流行的hadoop之類的分布式數據庫來提升個人能力，對求職等都會有所幫助。
（3）分析數據
分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。
因此，熟練掌握壹些統計分析工具不可免：
lPSS系列：老牌的統計分析軟件，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。
SAS：經典挖掘軟件，需要編程。
R：開源軟件，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。
各類BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，對於處理好的數據可作自由的可視化分析，圖表效果驚人。
推薦書籍：
《說菜鳥不會數據分析》系列，入門級書，初學者最適。
《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，內容很系統很全面。
《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。
（4）數據可視化呈現
很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，這時就只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報即可，可用word\PPT\H5等方式展現。
2、工具實踐
（1）對於入門小白，建議從Excel工具入手，這裏以Excel為例:
學習Excel是壹個循序漸進的過程:
基礎的：簡單的表格數據處理、打印、查詢、篩選、排序
函數和公式：常用函數、高級數據計算、數組公式、多維引用、function
可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件
數據透視表、VBA程序開發......
多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，學習用各種插件，對能夠熟練使用Excel都有幫助。
其中，函數和數據透視表是兩個重點。
函數
制作數據模板必須掌握的excel函數：
日期函數：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函數是做分析模板的必備，可以用日期函數來控制數據的展示，查詢指定時間段的數據。
數學函數：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct
統計函數：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 統計函數在數據分析中具有舉足輕重的作用，求平均值，最大值，中位數，眾位數都用得到。
查找和引用函數：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 這幾個函數的作用不用多說，特別是vlookup，不會這個函數基本上復雜報表寸步難行。
文本函數：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 這幾個函數多半用在數據整理階段使用。
邏輯函數：and，or，false，true，if，iferror
（以上學會，基本能秒殺90%的辦公室白領！）
數據透視表
數據透視表的作用是把大量數據生成可交互的報表，它具有這樣壹些重要功能：分類匯總、取平均、最大最小值、自動排序、自動篩選、自動分組；可分析占比、同比、環比、定比、自定義公式等
現實中，取數或報表+EXCEL+PPT似乎還是主流形式。
工具上，無論是業務人員還是分析人員，都可以通過自動取數工具或者BI工具來制作報表，減少重復操作的時間。
其次，增加與業務人員的溝通，充分了解業務需求，當妳的業務水平和他們差不多甚至更高時，自然而然知道他們壹言兩語背後真實的需求是什麽了。
最後，站在更高角度上，報表的基本粒度就是指標，可梳理出企業的基本指標體系，從經營分析的角度去做報表，把報表的工作標準化，降低報表的冗余，避免動不動就做壹張報表。標準化包括指標分類，指標命名，業務口徑，技術口徑，實現方式等等。其實，最終目的是實現報表數據壹致性，減少重復報表開發，降低系統開銷的戰略性舉措。
在業余時間，可以多補充數理統計知識，學習R、Python語言，學習常用的挖掘模型，往高級分析師路上發展！
壹起加油鴨！
以上，就是今天的分享，數據分析能力聽起來很大很抽象，雖是軟實力但卻是行業的硬要求！量變引起質變，壹步步來，才能做到觸類旁通，做起項目才會越來越順手。