数据分析理论基础
前言
理论基础的学习需要时间来沉淀，可以决定我们作为数据分析师的基本逻辑和方向，是十分重要的。甚至可以成为和面试官的谈资。
- 我们该怎么学习这门课程听课的好坏直接决定找工作的难易
- 初期可以先理解，时不时回来看看，带入角色，回头琢磨，不通透的部分可以问问AI，或者找文章理解
- 整理资料，看到第一眼能过想起来老师讲的是什么东西，课上练习了什么。
一、课程的目标
- 什么是数据分析
- 数据分析对企业有什么用
- 数据分析的工作前景
- 数据分析的全流程
- 我们怎么去学数据分析
二、数据分析的职业概况
2.1生活中的数据分析
- 疫情期间安全距离为什么是一米：一米内感染概率高，1米一到两米感染概率教低，两米感染概率几乎没有
- 外地居家隔离为什么是七天：因为新冠病毒潜伏的时间一般是1到4天，5到七天为爆发期
2.2什么是数据分析
- 数据分析就是从数据分析中发现业务价值的过程
- 简单来说就是系统的收集，整理，分析数据，从中提取有价值的信息，发现规律，支持决策
2.3数据分析的职业概况
- 百分之51 20-50K，多要求本科学历
- 推荐岗位：数据分析师，有各种各样的title结合工具的，title不重要，注意在课程上学习的内容就行
- 职业画像
- 1年经验数据专员 数据分析助理，数据运营
- 数据分析师：1-3年的开发经验 掌握：excel+sql+(BI)
三、课程核心内容
- 商业智能数据中枢：sql的增删改查
- 数据科学思维工具：BI工具的安装以及基本操作，数据的清洗建模和可视化，excel数据分析
3.1学习成果
- 具备数据处理
- 数据分析
- 决策支持
- 具备使用PowerBI搭建可视化看板能力
- 具备数据分析报告撰写能力
3.2部分成果
3.3学习方式
- 明确岗位需求
- 倒退学习内容
- 制定学习计划和排期
- 理解->记忆------>练习------>总结------>融会贯通
3.4数据分析师的职责
3.5数据分析能力图谱
3.6拆解
3.7技术能力
3.8业务能力
3.9业务流程
3.10思维能力
3.11分析思维
- 对比思维：
- 假设思维：
- 细分思维：
四、数据分析通识
4.1认识数据
4.2数据的呈现模式
4.3数据的类型
- 动物：猫狗。成绩：优良差
- 人为干预
- 同一时间，不同时间
4.4数据分析分类
- 描述：
- 诊断：
- 预测：
- 指导：
4.5数据分析的工作内容
4.6数据收集
4.7数据处理
- 决定是否符合分析要求
4.8数据分析方法的选择
4.9数据分析方法
4.10数据可视化
4.11数据工具的使用
- 决定分析流程顺畅程度
1.所做工作内容所处数据分析全流程的哪个阶段（可视化阶段使用BI工具更简便也更美观）
2.不同阶段之间是否容易衔接（Excel-PowerBI容易，SQL-Python难）
3.使用工具的时间成本和难易程度（使用起来是否顺手，耗时多久）
4.数据分析结果表现形式（二维表格还是可视化图表）
4.12分析汇报和决策支持
- 提出建议并推动落地
- 基于分析目标得出结论后，要给出相应的建议才能落地实施，形成一个完整的数据分析闭环。
- 正常沟通交流说话飞沫的最大距离是1米，与病源接触0.5以内距离传染概率是66%，0.5-1米距离是20%，1-2.5概率是8%左右，到达2.5米以后概率为**%，1米就是说话飞沫不能到达的距离，被传染的原因是病源发生了喷嚏咳嗽
或者是病毒存活期发生密接（短时间经飞沫区）这种情况非常态不可控，所以建议安全距离为1米
4.13数据分析全流程
五、总结
• 数据分析概况：数据分析定义
• 数据职业概况：行业前景，成长路径，岗位职责
• 数据分析能力拆解：能力图谱，学习方式
• 数据分析通识：认识数据，数据分析分类，工作内容和全流程