如何做数据分析,如何自学数据分析并找到工作？
在大数据时代，数据分析被广泛的重视，因为数据分析是数据价值化的主要渠道之一。数据分析有多种形式，下面做一个简单的描述如何做数据分析：
第一：通过工具做好数据分析。通过工具做数据分析是在生产条件下比较常见的方式，比如Excel就是一个比较常见的数据分析工具。另外，很多BI工具也可以进行数据分析任务。通过软件工具进行的数据分析需要掌握一定的数学基础和统计学基础，BI工具则还需要掌握数据库相关知识（主要就是Sql语言）。这种分析方式比较快捷，适用于模型比较固定的数据分析场景。
第二：通过编程来做好数据分析。还有一种方式就是通过编程语言来完成数据分析任务，这种情况主要是针对数据量比较大的情况，另外，数据分析任务不是很明确的情况下，也就是说模型比较动态的情况。目前通过机器学习的方式完成数据分析是比较常见的解决方案，而编程语言往往采用Python。Python语言有丰富的库可以使用，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，这些库在数据分析和机器学习领域有广泛的应用。
第三：结合的方式。目前数据分析也会根据具体的应用场景做结合型的数据分析，对于场景比较固定的数据分析任务采用工具来完成，毕竟这种方式比较便捷，而且数据分析结果也往往有丰富的呈现方式。对于其中需要进行动态分析的数据采用编程的方式进行，这就是所谓的结合方式，也就是说在工具的基础上进行一些动态化的操作。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
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如何对业务场景做数据分析？
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在建立一个分析模型之前要先有指标，因为如果你不能衡量它，你就无法增长它。正所谓模型未动，指标先行，指标是一个分析框架的基石，下面就进行业务分析指标的学习总结。
指标的一种表现形式是将一个一个标签换到另一个维度去思考，将一些不相关的过程进行连接。
图1
指标在一个体系里面应该起到承上启下的作用：
图2
核心指标好的指标应该是比率好的指标应该能带来显著效果好的指标不应该虚荣好的指标不应该复杂几种经典业务分析指标市场营销指标
客户/用户生命周期：企业／产品和消费者在整个业务关系阶段的周期。不同业务划分的阶段不同。传统营销中，分为潜在用户，兴趣用户，新客户，老/ 熟客户，流失客户。
几种市场营销指标所用到的名词：
用户贡献 = 产出量／投入量*100% 用户价值 = （贡献1+贡献2+……）RFM模型：R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次用户分群，营销矩阵
产品运营指标AARRR模型：即acquisition 用户获取，activation 用户活跃，retention 用户留存，revenue 营收，refer 传播
acquisition 用户获取：
渠道到达量（俗称曝光量）渠道转化率（CPM,CPC,CPS,CPD,CPT）渠道ROI（KPI,投资回报率）日应用下载量日新增用户数获客成本一次会话用户数占比付费用户数付费用户数占比ARPU：某段时间内每位用户的平均收入ARPPU（排除未付费）：某段时间内付费用户的平均收入activation 用户活跃：
日，周，月活跃用户应用下载量活跃用户数占比（软件是否健康的衡量标准）用户会话session次数用户访问时长用户平均访问次数retention 用户留存：
次日留存率七日留存率revenue 营收：
付费用户数付费用户数占比客单价（销售总额/顾客总数）LTV=ARPU*1/流失率（用户生命周期价值）refer 传播：
K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化率（每位用户能够带来几个新用户）用户分享率活动邀请曝光量用户行为指标功能使用：功能使用率/渗透率（点赞，评论，收藏，关注，搜索，添加好友）用户会话：一连串的请求用户路径：通过路径图进行分析电子商务指标购物篮分析：笔单价，件单价，成交率，购物篮系数复购率（反应消费欲望）：一段时间内多次消费的用户占总消费用户数之比回购率（留存率）：一段时间内消费过的用户，在下一个时间段内仍旧消费的占比流量指标浏览量和访客量：PV指浏览次数，UV指独立访客数（一定时间内访问网页的人数，技术上通过cookie或IP衡量）访客行为：新老访客占比（衡量网站生命力），访客时间（衡量网站内容质量），访客平均访问页数（衡量网站访问深度），访客通过SEM,SEO,外链等来源进行访问，用户行为转化率，首页访客占比退出率：从该页面退出的页面访问数/进入该页面的访问量（偏产品，任何页面都有退出率）跳出率：浏览单页即退出的次数/访问次数（用来衡量各个落地页，营销页）生成指标好的指标是可以组合和生成的，如：访客访问时长+UV=重度访问用户占比，用户会话次数+成交率=有效消费会话占比
以上是天善智能学院七周成为数据分析师学员：yexin（学习数据分析中）的学习总结，感谢浏览。
