请分享一下数据分析方面的思路，如何做好数据分析？
文章来源：公众号-数据万花筒
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数据分析如何才能有思路这是一个很大的问题，当然得先掌握数据分析的硬技能，然后了解业务，理解业务，培养自己的软技能，在不断成长当中自然会形成自己的知识体系！
今天这一篇文章就会针对这个问题，从八个不同的方面进行展开，教你如何从零开始学习数据分析。
首先，要转行数据分析需要先了解数据分析的基本职责，同时结合自身情况判断自己是否适合这个岗位，如果已经确定自己适合数据分析的，那么就可以制定计划，开始学了；在学习之初，需要通过一些课程补充自己的数据分基础并且训练自己的分析思维以及总结分析方法论；其次，学习数据分析所需的硬技能，包括Python、SQL、Excel等工具也是十分必要的，有了基础知识，通过开源数据集找到实战项目，丰富自己的项目经历；接着就到求职面试环节，在正式面试前需要了解四件事情，同进行简历制作与投递，尝试面试拿offer了！
下面对于每一模块的内容都推荐一些原创文章，希望能够帮助到正在转行数据分析的你！
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本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容。
全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
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SQL技能
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文章来源：公众号数据万花筒
文章目录结构如下：
1.三大分析思维
2.不同生命周期的分析方法
3.实操案例汇总
数据分析思维培养
文章来源：公众号数据万花筒
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掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。
三大分析思维
对比分析，用户分群以及相关性与因果性分析是贯穿数据分析全流程的三大分析思维。如图1所示，三大分析思维包含了不同的分析方法。
没有对比就没有明确的数据结论，对比分析可以衡量数据整体大小，数据波动以及数据变化趋势，所以说对比分析是得出数据结论最简单有效的方法。通常情况下，数据分析师会利用业务数据与大盘数据或者行业金标准数据进行对比，以判断业务现状。除此之外，同比，环比/横比/纵比等也是较为常用的对比分析方法。A/B测试是一类较为特殊的对比分析方法，该方法是数据分析师常用的线上试验的方法，是探究变量间因果关系最行之有效的方法。
用户分群也是贯穿数据分析全链路的分析思维，根据用户的行为数据/消费数据等特征对用户分群是实现用户精细化运营的基础。用户分群可以基于用户历史数据，对数据进行分箱处理形成规则类型的标签，从而根据标签实现用户分群。如果企业的数据标签体系做得好可以直接通过数据标签实现用户的分群。除此之外，用户同期群分析也是用户分群另一种方法，该方法是一种横纵结合的分析方法，在横向上分析同期群随着周期推移而发生的变化，在纵向上分析在生命周期相同阶段的群组之间的差异。当然，数据分析师也可以根据需要使用RFM模型或者K-Means等机器学习算法实现用户分群。
除了对比分析和用户分群之外，相关性与因果性分析也是数据分析师需要具备的第三大分析思维。在变量关系探索的过程中，相关性分析师较为常用的分析方法，但是变量之间存在相关性并不代表它们之间拥有因果性，所以必要时候因果推断也是数据分析师必会的分析方法。
完整文章请查阅数据思维|总结常用的数据分析思维和分析方法
剩余目录结构为：
2.不同生命周期的分析方法
3.实操案例汇总
说到数据思维就不得不推广下我的新书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》
本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容。
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