老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于谁说菜鸟不会数据分析和谁说菜鸟不会数据分析入门篇的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享谁说菜鸟不会数据分析以及谁说菜鸟不会数据分析入门篇的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
谁说菜鸟不会数据分析 工具篇 在线阅读
1、谁说菜鸟不会数据分析(工具篇)—数据
2、工欲善其事，必先利其器。数据分析也不例外，本书基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。
3、作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的姊妹篇，本书继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程，并基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理（Microsoft Access、Query）、数据分析（PowerPivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动化（VBA）。
4、本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。
谁说菜鸟不会数据分析入门篇
1、作为数据分析师，最基本的功底就是需要掌握那些最经典的数据分析方法的基本原理，比如统计学原理、多元统计、应用回归、Logistic回归、时间序列分析、运筹优化、数据挖掘和文本挖掘等技能。
2、对于统计相关专业学生而言，这基本都是读书期间的标配课程，没有任何难度；对于非统计相关专业学生来说，全部啃下这些功课恐怕有点难度，但也绝非不可能，因为一个数据分析的从业者首先应该是一个应用者，在啃这些书的时候，最需要的并不是拼命钻研公式推导这类高难度的动作，而是从一个应用者的角度来了解每一种方法的原理，学会解读分析的结果。
3、记得当年我参加第一份工作的面试时，我的老板交待给猎头的筛选标准就是：候选人能否对这位猎头解释清楚什么是方差分析、什么是主成分、什么是聚类分析，什么又是判别分析？猎头本人并没有学过统计，而我的老板认为，如果一名候选人能够让一个门外汉听懂这些最基础的分析方法，那就是合格的候选人。我想，这样的标准可以作为一个初学者检验学习成果的最有效标杆，大家也可以对照一下自己。
4、数据分析师一定要掌握至少一种分析软件，并且能够灵活应用。研读数据分析相关学科的教材，相当于修炼内功，而学习分析软件则相当于练习一种兵器。有的朋友肯定会问，那是不是掌握的软件越多、越全面就越好呢？其实，十八般武艺样样精通，有时反而不如把一样武器应用得出神入化。不管是商用的SAS，还是开源的R或Python，只要掌握其中一种，基本就可以解决常见的挖掘分析问题了。而且，这些工具之间可以触类旁通，只不过是语法规则和操作不同而已。不过，有一点需要提醒的是，一个好的分析师，一定需要具备编程能力的。
5、现在很多软件都提供友好的图形化界面，只要拖拉拽就可以完成绝大多数分析，但是对于一些高级技巧，基本还是需要通过编程的方式来灵活实现的。可能会有朋友说，我不是理工科学生，就是没有编程基础，特别担心学不好编程。有这样的畏难情绪完全可以理解，我曾经也沉迷于Excel、SPSS和SAS的图形操作，觉得学编程完全没有必要，面对老板让我学编程的谆谆诱导毫不动心。
6、直到有一天，他发现我执迷不悟，还想用Excel搞定他给我的练习，于是怒火冲天地抄起桌上的书装作要揍我……直到十多年以后的今天，我仍然对他当时失望的眼神记忆犹新。这件事激起了我学好编程的斗志，从此一发不可收拾，把SAS热门的和冷门的编程都学了个遍，从图形操作爱好者转变成了编程痴迷者。我可以当程序猿，其实只要有心，每个分析师都可以兼职程序猿的。
7、数据分析师一定要培养解决问题的分析能力，包括灵活应变的思维方式和缜密的逻辑推理能力。这种能力的培养比学习基础知识和软件要难一点，是一定要在项目实践中历练的。
8、实践中往往会出现很多教科书中没有提及的问题，需要结合多种分析方法灵活组合才能解决。教科书只是提供了一块一块的积木，但是如何把这些积木组合起来、形成最终想要的解决方案，需要依靠这个搭积木者的设计思维和动手能力。除了极有天赋的人以外，绝大多数人都是需要一定的历练才能培养出好的分析能力，唯一的捷径就是仔细学习和揣摩一些经典案例，并且亲自动手试一试。
9、经验丰富的数据分析师都曾有无数次这样的经历：某个问题一开始让他束手无策，后来经过冥思苦想，终于灵光一现找到解决方案。经验值都是在打怪兽的过程中不断累加的，而且永无止境。
谁说菜鸟不会数据分析 工具篇数据
1、工欲善其事，必先利其器。数据分析也不例外，本书基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。
2、作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的姊妹篇，本书继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程，并基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理（Microsoft Access、Query）、数据分析（PowerPivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动化（VBA）。
3、本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。
《谁说菜鸟不会数据分析》读书笔记一
在公司实习了两个月，虽说是产品岗，但与数据打交道比较多，所以想学习一下数据分析相关的知识，此文是我在上的第一篇记录，同时也是《谁说菜鸟不会数据分析》的第一篇读书笔记。
数据分析是什么？顾名思议，对数据进行分析。用书中较为专业的说法就是“数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。”那么，数据的作用是什么呢？其实也就是回答一个问题：为什么你会想来学数据分析？我的答案是：我想学习数据分析，通过产品现有的数据去分析产品的现状，进而在产品数据出现波动时可以分析出原因，找到症结，最后可以对产品的数据做预测分析，提升在产品改动中的决策力。
明确分析目的和思路（方法论）——数据收集（数据源）——数据处理（技术层面）——数据分析（工具与逻辑）——数据展现（图表）——报告撰写（文字表达）
这里主要聊下“明确分析目的和思路”，因为在这点上感触较大，关于其他的书籍后面会有更多介绍。
明确分析目的和思路。目的，即是我为什么要做这份数据分析，思路，即是我要怎么做这份数据分析。
回想自己做的一些数据分析方面的工作，总是停留在我需要用多少数据，做怎样的图表，却缺乏明确的目的，工作到后面变成了为了产出数据报告而产出。这东西就好像船出航一样，方向偏了，再努力也达不到目的地。然后谈谈思路，我相信很多同学和我一样在做数据分析之前会给自己列一个小提纲，要去收集什么数据，然后打算怎么做等等。但纵向比较一下自己在做同一类事情时，每次列提纲没有固定模板，想到什么写什么，且方案在逻辑上还存在一定的疏漏。书中在思路这方面提到了管理学方面的理论模型，例如4P、SWOT、STP理论等等。但是，知易行难，这些理论我们在各种讲座书籍里看到，但真正在工作中运用的时候其使用率达到几成？就好比面试时比较有名的STAR法则，我们在面试时反复会提醒自己用STAR法则去回答问题，回想自己的面试过程，每次面试是否都会有个遗憾：那个问题我要是用STAR法则回答会显得更有逻辑。扯得有点远了，我想说的就是，我们在数据分析的时候一定要选定一个合适的模型，因为这些模型是经过科学与实践证明是有效的，这样可以让我们数据分析的工作更加有逻辑性且更加系统化。
下面顺带介绍着几个常用指标和术语作为结束语吧~第一次写读书笔记，可能写得不是很好，希望见谅，以后会更加努力！
百分比是相对数的一种，百分点多用于形容浮动变化，举个栗子“公司几年的利润是45%，比去年的28%提升了17个百分点”
倍数不解释了，就按你们原本理解来。
同比与环比（产品校招数据题老爱玩这个）：
文章分享结束，谁说菜鸟不会数据分析和谁说菜鸟不会数据分析入门篇的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！