培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践

理论：是进行分析的基础。

1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；

2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；

3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。

实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的。

1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；

2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；

3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；

4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。

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39、数据分析学习内容？

数据分析零基础课程的内容主要分为业务分析和数据挖掘两个板块，业务分析会学习到excel、mysql、spss、主流的分析工具、数据可视化等；数据挖掘会学到python、机器学习等

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