前提：
非計(jì)算機(jī)專業(yè)，大四實(shí)習(xí)時(shí)負(fù)責(zé)了一段時(shí)間DMP的數(shù)據(jù)運(yùn)營，老板給了我一本《深入淺出SQL》，幾天時(shí)間把書刷了一遍；覺得自己入門了，又刷了一本《深入淺出數(shù)據(jù)分析》，學(xué)過概率論，所以看起來也比較簡單。兩本深入淺出看完，工作上開始用Access+excel做數(shù)據(jù)分析周報(bào)，老板覺得還不錯(cuò)，被表揚(yáng)之后就開始異想天開，買了一本《算法導(dǎo)論》（這一步跨的有點(diǎn)兒大），雖然有數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)，但是學(xué)起來還是很費(fèi)勁（實(shí)際上就堅(jiān)持看了兩頁）。兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)幾年時(shí)間，工作也幾經(jīng)變化，從前端開發(fā)到后端開發(fā)，再到數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)模型定義、數(shù)據(jù)服務(wù)）的產(chǎn)品，慢慢的給自己補(bǔ)充了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、java、JS、Echarts、算法等等各個(gè)方面的知識(shí)，現(xiàn)在才能說我入門了數(shù)據(jù)分析……
數(shù)據(jù)分析不能說是一個(gè)崗位，更應(yīng)該理解為一項(xiàng)能力。不僅互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的產(chǎn)品運(yùn)營、產(chǎn)品經(jīng)理需要數(shù)據(jù)分析，快消行業(yè)/金融行業(yè)更加需要數(shù)據(jù)分析；不限行業(yè)、不限崗位，有數(shù)據(jù)分析的能力其實(shí)能在一定程度上有更加理性的思考。（PS：最近在看一本《統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)說謊》，后續(xù)打臉了我再把這一段刪掉）
前面說了很多廢話，直接上干貨吧。
正文：
1.為什么需要數(shù)據(jù)分析？
其實(shí)很簡單，一個(gè)問題不知道為什么的時(shí)候就需要數(shù)據(jù)分析，理科生覺得這樣最簡單粗暴；當(dāng)然要客觀的看待數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，很多時(shí)候不能幫你解決問題，只能幫助你分析問題。
2.如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析？
會(huì)使用SQL/Excel的同學(xué)可以直接進(jìn)入第三步……實(shí)踐最重要?。。?/p>
3.如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？
我們根據(jù)數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景出發(fā)，給出幾個(gè)解決方案；
場(chǎng)景1：網(wǎng)頁數(shù)據(jù)分析
場(chǎng)景說明：最基礎(chǔ)的場(chǎng)景，以分析線上的用戶的網(wǎng)頁行為數(shù)據(jù)為例，首先最重要是確認(rèn)一下有什么數(shù)據(jù)，然后再確認(rèn)需要輸出哪些指標(biāo)；
個(gè)人解決方案：一般需要進(jìn)行網(wǎng)頁數(shù)據(jù)分析的個(gè)人可能是產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運(yùn)營，分析方法可以參考：http://www.itdecent.cn/p/059550afd088
產(chǎn)品解決方案：有預(yù)算的前提下，產(chǎn)品級(jí)別的解決方案太多，GA、百度指數(shù)、神策都可以考慮……推薦閱讀：https://maxket.com/tag/google-analytics/
場(chǎng)景2：線下活動(dòng)收集Leads的數(shù)據(jù)分析
場(chǎng)景說明：一般線下活動(dòng)的數(shù)據(jù)都是用戶手工填寫的數(shù)據(jù)表，那就需要我們整理成Excel文件，不過更加推薦的方式是用二維碼+H5的方式在線下活動(dòng)收集數(shù)據(jù)，除了減少數(shù)據(jù)整理的一步之外，還能引導(dǎo)活動(dòng)用戶關(guān)注公眾號(hào)（給小禮品），把線下的場(chǎng)景放到微信生態(tài)中，方便運(yùn)營；分析的目的可能是Leads的客戶畫像分析，或者是想要衡量不同活動(dòng)的效果；
個(gè)人解決方案：使用Excel或者BDP（個(gè)人免費(fèi)版）就可以解決；Excel的數(shù)據(jù)透視圖和圖表功能強(qiáng)大，BDP的個(gè)人免費(fèi)版為線上的工具，對(duì)數(shù)據(jù)安全要求不高的推薦使用，可視化的效果非常好（對(duì)比Tableau，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)簡單易懂，適合新手使用，特別是個(gè)人版本是免費(fèi)……），確定好維度和指標(biāo)再選擇好需要呈現(xiàn)的圖表，就能非常簡單的出效果，至于用什么圖表呈現(xiàn)效果，參考圖1。
產(chǎn)品解決方案：如果有一定的預(yù)算，可以考慮SCRM產(chǎn)品，結(jié)合微信生態(tài)數(shù)據(jù)，打通線上線下數(shù)據(jù)；如果還有額外預(yù)算，收集到的OpenID可以在騰訊中投放廣告；SCRM產(chǎn)品推薦：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzE0NDMyNw==&mid=2651978514&idx=1&sn=6170d3da379eabb8c74a095d9870ea70&chksm=8b870f7abcf0866c41b567651c1d4a196d89c12f9986ca85f2149f4ac29506426e1521068186&scene=4&rd2werd=1#wechat_redirect
場(chǎng)景3：渠道效果分析
場(chǎng)景說明：復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，這里舉例了不同渠道（線上線下、前后端）的效果的用戶數(shù)據(jù)分析；可能會(huì)有人質(zhì)疑，這樣的工作應(yīng)該會(huì)成立項(xiàng)目組，不是一個(gè)人能完成的吧，其實(shí)不然；任何的數(shù)據(jù)分析都是在制定規(guī)則的前提下，如果我們自己就能制定出有效的分析規(guī)則，再找到執(zhí)行規(guī)則的工具（Excel、python等），也能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析；
個(gè)人解決方案：
Step1：收集數(shù)據(jù)；線上的數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)庫中（網(wǎng)頁監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、CRM數(shù)據(jù)），線下的數(shù)據(jù)可以整理成Excel，有一些廣告監(jiān)測(cè)工具可能是用報(bào)表的方式給到前端監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)，對(duì)于微信體系的數(shù)據(jù)，可以找管理公眾號(hào)的同事，從微信后臺(tái)獲取微信粉絲數(shù)據(jù)； 現(xiàn)在非常流行的Webinar，數(shù)據(jù)也可以以Excel的方式提供 ；
Step2：整合數(shù)據(jù)；不同渠道的數(shù)據(jù)整合這里就涉及“用戶”這樣的一個(gè)概念，不同的系統(tǒng)中“用戶”的標(biāo)識(shí)是不一樣的，微信中用OpenID（或者是UnionID），使用的第三方產(chǎn)品也會(huì)有自己的user_id，負(fù)責(zé)的CRM系統(tǒng)還會(huì)有三戶模型（客戶、用戶、賬戶）；整合數(shù)據(jù)這一步就是為了把“一個(gè)人”的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到一次；比較常用的可以關(guān)聯(lián)多個(gè)系統(tǒng)之間的標(biāo)識(shí)有：手機(jī)號(hào)、郵箱、身份證號(hào)等等，要求數(shù)據(jù)分析人員了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的字段含義，學(xué)過SQL的同學(xué)應(yīng)該了解，找到這些標(biāo)識(shí)之后可以用join把用戶的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，Excel中Vlookup函數(shù)也可以起到同樣的效果；
Step3：衡量指標(biāo)制定及可視化展示；在串聯(lián)了用戶在不同渠道的數(shù)據(jù)之后，可以制定指標(biāo)衡量渠道效果；同場(chǎng)景2；
產(chǎn)品解決方案：針對(duì)復(fù)雜的場(chǎng)景，很多企業(yè)服務(wù)公司提供了全套的解決方案，從數(shù)據(jù)收集到最后的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，在個(gè)人解決方案中的Step2個(gè)人很難做到，標(biāo)準(zhǔn)的DMP/CDP產(chǎn)品會(huì)提供ID Mapping的功能； 當(dāng)然，預(yù)算也會(huì)相應(yīng)很高。
