萬事開頭難，但是一旦數(shù)據(jù)分析有了動力，就要開始完善自己的知識體系，這也是真正入門的開端。那如何完善數(shù)據(jù)分析的知識體系？

1、基本的計算機(jī)知識和統(tǒng)計知識

數(shù)據(jù)庫 + SQL 語言

一些常用的數(shù)據(jù)庫如 Oracle、SQL Sever、DB2、MySQL，這些數(shù)據(jù)庫或者說日常接觸的數(shù)據(jù)庫都要有所了解，懂最常用的就好，最重要的還是要會寫 SQL。

數(shù)學(xué) / 統(tǒng)計學(xué)知識

一些基本的數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法如描述性統(tǒng)計、多元統(tǒng)計分析、回歸分析等，重要性不言而喻。

數(shù)據(jù)挖掘知識：方差分析、回歸分析、因子分析、聚類分析等等。這些東西作為入門多多少少都要會一些，雖然有可能不會全用到，但一旦用時方恨少。而且也可以作為未來發(fā)展的基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析可視工具

數(shù)據(jù)分析可視化工具很寬泛。首推 Excel，中小公司很依賴，熟練使用數(shù)據(jù)透視表，這是必備技能。中大型公司都是用報表工具或者 BI 來做報表，但有了 SQL+Excel 的基礎(chǔ)，這些工具上手都很快。

2、業(yè)務(wù)知識

數(shù)據(jù)分析師要與公司的各業(yè)務(wù)打交道，所以對于各部門的業(yè)務(wù)知識要有深入的了解。某業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)需要知道某個指標(biāo)，你需要知道這個指標(biāo)由哪些數(shù)據(jù)構(gòu)成? 數(shù)據(jù)統(tǒng)計的口徑是什么？數(shù)據(jù)怎么取出來？這個指標(biāo)對于行業(yè)的意義是什么，處于什么范圍分別對應(yīng)什么樣的情況，是好還是壞。然后慢慢摸索這個指標(biāo)層面多維度的規(guī)律，如何設(shè)定最合理。

明確自己的位置，快速成長

數(shù)據(jù)分析是一向比較專業(yè)的工作，要時刻警惕自己能力是否有提升，目前是什么樣的水平，習(xí)慣反思自己:

你了解你所整理的數(shù)據(jù)的來源嗎？是自己公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還是與合作伙伴交換的數(shù)據(jù)？是自己公司相關(guān)部門采集的，還是從第三方獲取的？獲取過程中，具體的指標(biāo)和邏輯是什么？

這些數(shù)據(jù)是真實的嗎？采集和整理過程中會不會出現(xiàn)什么問題？技術(shù)上的邏輯和業(yè)務(wù)上的邏輯是不同的概念，有沒有技術(shù)上沒有瑕疵，但并不符合業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)流程？

到你手里的數(shù)據(jù)經(jīng)過了什么處理？你又做了什么處理？為什么他們和你要做這些處理？

誰需要你的數(shù)據(jù)？你處理后的數(shù)據(jù)流向哪里？他們用數(shù)據(jù)做什么？這些數(shù)據(jù)最終又拿去做了什么？比如，為客戶做了什么服務(wù)，公司發(fā)布了什么內(nèi)容，或向管理層證明了什么 KPI，或支持了哪個部門的評估？

你做整理的周期是什么？為什么是這樣的周期？

公司有其他的部門在處理其他的數(shù)據(jù)嗎？是什么樣的數(shù)據(jù)？和你有什么關(guān)系？為什么這些數(shù)據(jù)要分開處理？

近一年，你自己的電腦上應(yīng)該已經(jīng)積累了不少數(shù)據(jù)，試試做個分析，從一段較長的時間來看，你負(fù)責(zé)的這一塊數(shù)據(jù)發(fā)生了什么變化？為什么會有這個變化？和公司的產(chǎn)品、經(jīng)營、業(yè)務(wù)有關(guān)，還是和行業(yè)有關(guān)？具體怎么有關(guān)？

如何進(jìn)一步提升？

業(yè)務(wù)上

1. 業(yè)務(wù)為核心，數(shù)據(jù)為王

• 了解整個產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)
• 制定好業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)劃
• 了解衡量的核心指標(biāo)
• 有了數(shù)據(jù)必須和業(yè)務(wù)結(jié)合才有效果

需要懂業(yè)務(wù)的整體概況，摸清楚所在產(chǎn)業(yè)鏈的整個結(jié)構(gòu)，對行業(yè)的上游和下游的經(jīng)營情況有大致的了解。然后根據(jù)業(yè)務(wù)當(dāng)前的需要，指定發(fā)展計劃，從而歸類出需要整理的數(shù)據(jù)。最后一步詳細(xì)的列出數(shù)據(jù)核心指標(biāo)（KPI），并且對幾個核心指標(biāo)進(jìn)行更細(xì)致的拆解，當(dāng)然具體結(jié)合你的業(yè)務(wù)屬性來處理，找出那些對指標(biāo)影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業(yè)務(wù)現(xiàn)況的全面掌握非常關(guān)鍵。

2. 思考指標(biāo)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)多維規(guī)律

• 熟悉產(chǎn)品框架，全面定義每個指標(biāo)的運營現(xiàn)狀對
• 比同行業(yè)指標(biāo)，挖掘隱藏的提升空間
• 拆解關(guān)鍵指標(biāo)，合理設(shè)置運營方法來觀察效果
• 爭對核心用戶，單獨進(jìn)行產(chǎn)品用研與需求挖掘

業(yè)務(wù)的分析大多是定性的，需要培養(yǎng)一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要借助技術(shù)、工具、機(jī)器。而感覺的培養(yǎng)，由于每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系還是需要通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來實現(xiàn)。