寫這個系列，是希望在當(dāng)初知乎某一個回答的基礎(chǔ)上，單獨完善出針對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和運營們的教程。不論對數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)運營，我都希望它是一篇足夠好的教材。更準(zhǔn)確地說，這是一份七周的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力養(yǎng)成提綱。

我會按照提綱針對性的增加互聯(lián)網(wǎng)側(cè)的內(nèi)容，比如網(wǎng)站分析，用戶行為序列等。我也不想留于表面，而是系統(tǒng)性講述。比如什么是產(chǎn)品埋點？在獲得埋點數(shù)據(jù)后，怎么利用Python / Pandas的shift ( )函數(shù)將其清洗為用戶行為session，進而計算出用戶在各頁面的停留時間，后續(xù)如何轉(zhuǎn)換成統(tǒng)計寬表，如何以此建立用戶標(biāo)簽等。

下面是各周的學(xué)習(xí)概述。

第一周：Excel學(xué)習(xí)掌握

如果Excel玩的順溜，你可以略過這一周。不過介于我入行時也不會vlookup，所以有必要講下。

重點是了解各種函數(shù)，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉(zhuǎn)換等。

Excel函數(shù)不需要學(xué)全，重要的是學(xué)會搜索。即如何將遇到的問題在搜索引擎上描述清楚。

我認(rèn)為掌握vlookup和數(shù)據(jù)透視表足夠，是最具性價比的兩個技巧。

學(xué)會vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。

學(xué)會數(shù)據(jù)透視表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。

這兩個搞定，基本10萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計沒啥難度，80%的辦公室白領(lǐng)都能秒殺。

Excel是熟能生巧，多找練習(xí)題。還有需要養(yǎng)成好習(xí)慣，不要合并單元格，不要過于花哨。表格按照原始數(shù)據(jù)（sheet1）、加工數(shù)據(jù)（sheet2），圖表（sheet3）的類型管理。

下面是為了以后更好的基礎(chǔ)而附加的學(xué)習(xí)任務(wù)：

• 了解單元格格式，后期的數(shù)據(jù)類型包括各類timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
• 了解數(shù)組，以及怎么用（excel的數(shù)組挺難用），Python和R也會涉及到 list。
• 了解函數(shù)和參數(shù)，當(dāng)進階為編程型的數(shù)據(jù)分析師時，會讓你更快的掌握。
• 了解中文編碼，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以后你會回來感謝我的。

這一周的內(nèi)容我會拆分成兩部分：函數(shù)篇和技巧篇。

這是一道練習(xí)題，我給你1000個身份證號碼，告訴我里面有多少男女，各省市人口的分布，這些人的年齡和星座。如果能完成上述過程，那么這一周就直接略過吧。（身份證號碼規(guī)律可以網(wǎng)上搜索）

第二周：數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)分析界有一句經(jīng)典名言，字不如表，表不如圖。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的主要方向之一。除掉數(shù)據(jù)挖掘這類高級分析，不少數(shù)據(jù)分析就是監(jiān)控數(shù)據(jù)觀察數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析的最終都是要兜售自己的觀點和結(jié)論的。兜售的最好方式就是做出觀點清晰數(shù)據(jù)詳實的PPT給老板看。如果沒人認(rèn)同分析結(jié)果，那么分析也不會被改進和優(yōu)化，不落地的數(shù)據(jù)分析價值又在哪里？

首先要了解常用的圖表：

Excel的圖表可以100%完成上面的圖形要求，但這只是基礎(chǔ)。后續(xù)的進階可視化，勢必要用到編程繪制。為什么？比如常見的多元分析，你能用Excel很輕松的完成？但是在IPython只需要一行代碼。

其次掌握BI，下圖是微軟的BI。

BI（商業(yè)智能）和圖表的區(qū)別在于BI擅長交互和報表，更擅長解釋已經(jīng)發(fā)生和正在發(fā)生的數(shù)據(jù)。將要發(fā)生的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的方向。

BI的好處在于很大程度解放數(shù)據(jù)分析師的工作，推動全部門的數(shù)據(jù)意識，另外降低其他部門的數(shù)據(jù)需求（萬惡的導(dǎo)數(shù)據(jù)）。

BI市面上的產(chǎn)品很多，基本都是建立儀表盤Dashboard，通過維度的聯(lián)動和鉆取，獲得可視化的分析。

最后需要學(xué)習(xí)可視化和信息圖的制作。

這是安（裝）身（逼）立（加）命（薪）之本。這和數(shù)據(jù)本事沒有多大關(guān)系，更看重審美、解讀、PPT、信息化的能力。但值得花一點時間去學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)可視化的學(xué)習(xí)就是三個過程：

• 了解數(shù)據(jù)（圖表）
• 整合數(shù)據(jù)（BI）
• 展示數(shù)據(jù)（信息化）

第三周：分析思維的訓(xùn)練

這周輕松一下，學(xué)學(xué)理論知識。

好的數(shù)據(jù)分析首先要有結(jié)構(gòu)化的思維，也就是我們俗稱的金字塔思維。思維導(dǎo)圖是必備的工具。

之后再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽等框架。這些框架都是大巧不工的經(jīng)典。

分析也是有框架和方法論的，主要圍繞三個要點展開：

• 一個業(yè)務(wù)沒有指標(biāo)，則不能增長和分析；
• 好的指標(biāo)應(yīng)該是比率或比例；
• 好的分析應(yīng)該對比或關(guān)聯(lián)。

舉一個例子：我告訴你一家超市今天有1000人的客流量，你會怎么分析？

• 這1000人的數(shù)量，和附近其他超市比是多是少？（對比）
• 這1000人的數(shù)量比昨天多還是少？（對比）
• 1000人有多少產(chǎn)生了實際購買？（轉(zhuǎn)化比例）
• 路過超市，超市外的人流是多少？（轉(zhuǎn)化比例）

這是一個快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何結(jié)果。

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師會拷問別人的數(shù)據(jù)，而他本身的分析也是經(jīng)得起拷問，這就是分析思維能力。需要確切明白的是，一周時間鍛煉不出數(shù)據(jù)思維，只能做到了解。數(shù)據(jù)思維是不斷練習(xí)的結(jié)果，我只是盡量縮短這個過程。

第四周：數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)

Excel對十萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題，但是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)就是不缺數(shù)據(jù)。但凡產(chǎn)品有一點規(guī)模，數(shù)據(jù)都是百萬起。這時候就需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。

越來越多的產(chǎn)品和運營崗位，會在招聘條件中，將會SQL作為優(yōu)先的加分項。

SQL是數(shù)據(jù)分析的核心技能之一，從Excel到SQL絕對是數(shù)據(jù)處理效率的一大進步。

學(xué)習(xí)圍繞Select展開。增刪改、約束、索引、數(shù)據(jù)庫范式均可以跳過。

主要了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的邏輯，時間轉(zhuǎn)換函數(shù)等。

如果想要跟進一步，可以學(xué)習(xí)row_number，substr，convert，contact等。另外不同數(shù)據(jù)平臺的函數(shù)會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。

再有點追求，就去了解Explain優(yōu)化，了解SQL的工作原理，了解數(shù)據(jù)類型，了解IO。以后就可以和技術(shù)研發(fā)們談笑風(fēng)生，畢竟將“這里有bug”的說話，換成“這塊的數(shù)據(jù)死鎖了”，逼格大大的不同。

SQL的學(xué)習(xí)主要是多練，網(wǎng)上尋找相關(guān)的練習(xí)題，刷一遍就差不多了。

第五周：統(tǒng)計知識學(xué)習(xí)

很遺憾，統(tǒng)計知識也是我薄弱的地方，可這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

我看過很多產(chǎn)品和運營相關(guān)的數(shù)據(jù)分析文章，沒有多少提及統(tǒng)計知識。這是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹?/p>

比如產(chǎn)品的AB測試，如果產(chǎn)品經(jīng)理并不清楚置信度的含義和概念，那么好的效果并不意味著真正的好。尤其是5%這種非顯著的提高。

比如運營一次活動，運營若不了解檢驗相關(guān)的概念，那么如何去判別活動在數(shù)據(jù)上是有效果還是沒有效果？別說平均數(shù)。

再討論一下經(jīng)典的概率問題，如果一個人獲流感，實驗結(jié)果為陽性的概率為90%；如果沒有獲流感，實驗結(jié)果為陽性的概率為9%?，F(xiàn)在這個人檢驗結(jié)果為陽性，他有多少幾率是得了流感？

如果你覺得幾率有50%、60%、70%等等，那么都犯了直覺性的錯誤。它還和得病的基礎(chǔ)概率有關(guān)。

統(tǒng)計知識會教我們以另一個角度看待數(shù)據(jù)。如果大家了解過《統(tǒng)計數(shù)據(jù)會撒謊》，那么就知道很多數(shù)據(jù)分析的決策并不牢靠。

我們需要花一周的時間掌握描述性統(tǒng)計，包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、概率、假設(shè)檢驗、顯著性、總體和抽樣等概念。

不需要學(xué)習(xí)更高階的統(tǒng)計知識，誰讓我們是速成呢。只要做到不會被數(shù)據(jù)欺騙，不犯錯誤就好。

以Excel的分析工具庫舉例（圖片網(wǎng)上找來）。在初級的統(tǒng)計學(xué)習(xí)中，需要了解列1的各名詞含義，而不是停留在平均數(shù)這個基礎(chǔ)上。

第六周：業(yè)務(wù)知識（用戶行為、產(chǎn)品、運營）

這一周需要了解業(yè)務(wù)。對于數(shù)據(jù)分析師來說，業(yè)務(wù)的了解比數(shù)據(jù)方法論更重要。當(dāng)然很遺憾，業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)沒有捷徑。

我舉一個數(shù)據(jù)沙龍上的例子，一家O2O配送公司發(fā)現(xiàn)在重慶地區(qū)，外賣員的送貨效率低于其他城市，導(dǎo)致用戶的好評率降低?？偛康臄?shù)據(jù)分析師建立了各個指標(biāo)去分析原因，都沒有找出來問題。后來在訪談中發(fā)覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導(dǎo)致送貨效率慢。

這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，即POI數(shù)據(jù)，根本不可能知道垂直距離的數(shù)據(jù)。這就是數(shù)據(jù)的局限，也是只會看數(shù)據(jù)的分析師和接地氣分析師的最大差異。

對業(yè)務(wù)市場的了解是數(shù)據(jù)分析在工作經(jīng)驗上最大的優(yōu)勢之一。不同行業(yè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識都不一樣，我就不獻丑了。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，有幾個寬泛的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需要了解。

產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析，以經(jīng)典的AAARR框架學(xué)習(xí)，了解活躍留存的指標(biāo)和概念（這些內(nèi)容，我的歷史文章已經(jīng)涉及了部分）。

并且數(shù)據(jù)分析師需要知道如何用SQL計算。因為在實際的分析過程中，留存只是一個指標(biāo)，通過userId 關(guān)聯(lián)和拆分才是常見的分析策略。

網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析，可以抽象吃一個哲學(xué)問題：

用戶從哪里來（SEO／SEM），用戶到哪里去（訪問路徑），用戶是誰（用戶畫像／用戶行為路徑）。

雖然網(wǎng)站已經(jīng)不是互聯(lián)網(wǎng)的主流，但現(xiàn)在有很多APP+Web的復(fù)合框架，朋友圈的傳播活動肯定需要用到網(wǎng)頁的指標(biāo)去分析。

用戶數(shù)據(jù)分析，這是數(shù)據(jù)化運營的一種應(yīng)用。

在產(chǎn)品早期，可以通過埋點計算轉(zhuǎn)化率，利用AB測試達到快速迭代的目的，在積累到用戶量的后期，利用埋點去分析用戶行為，并且以此建立用戶分層用戶畫像等。

例如用貝葉斯算法計算用戶的性別概率，用K聚類算法劃分用戶的群體，用行為數(shù)據(jù)作為特征建立響應(yīng)模型等。不過快速入門不需要掌握這些，只需要有一個大概的框架概念。

除了業(yè)務(wù)知識，業(yè)務(wù)層面的溝通也很重要。在業(yè)務(wù)線足夠長的時候，我不止一次遇到產(chǎn)品和運營沒有掌握所有的業(yè)務(wù)要點，尤其涉及跨部門的分析。良好的業(yè)務(wù)溝通能力是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)能力。

第七周：Python/R 學(xué)習(xí)

終于到第七周，也是最痛苦的一周。這時應(yīng)該學(xué)習(xí)編程技巧。

是否具備編程能力，是初級數(shù)據(jù)分析和高級數(shù)據(jù)分析的風(fēng)水嶺。數(shù)據(jù)挖掘，爬蟲，可視化報表都需要用到編程能力（例如上文的多元散點圖）。掌握一門優(yōu)秀的編程語言，可以讓數(shù)據(jù)分析師事半功倍，升職加薪，迎娶白富美。

以時下最熱門的R語言和Python為學(xué)習(xí)支線，速成只要學(xué)習(xí)一條。

我剛好兩類都學(xué)過。R的優(yōu)點是統(tǒng)計學(xué)家編寫的，缺點也是統(tǒng)計學(xué)家編寫。如果是各類統(tǒng)計函數(shù)的調(diào)用，繪圖，分析的前驗性論證，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力有不逮，學(xué)習(xí)曲線比較陡峭。Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將各類分析的過程腳本化。Pandas，SKLearn等各包也已經(jīng)追平R。

學(xué)習(xí)R，需要了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（matrix，array，data.frame，list等）、數(shù)據(jù)讀取，圖形繪制( ggplot2)、數(shù)據(jù)操作、統(tǒng)計函數(shù)(mean,median,sd,var,scale等)。高階的統(tǒng)計暫時不用去涉及，這是后續(xù)的學(xué)習(xí)任務(wù)。

R語言的開發(fā)環(huán)境建議用RStudio。

學(xué)習(xí)Python有很多分支，我們專注數(shù)據(jù)分析這塊。需要了解調(diào)用包、函數(shù)、數(shù)據(jù)類型(list,tuple,dict)，條件判斷，迭代等。高階的Numpy和Pandas在有精力的情況下涉及。

Python的開發(fā)環(huán)境建議Anaconda，可以規(guī)避掉環(huán)境變量、包安裝等大部分新手問題。Mac自帶Python2.7，但現(xiàn)在Python 3已經(jīng)比幾年前成熟，沒有編碼問題，就不要抱成守舊了。

對于沒有技術(shù)基礎(chǔ)的運營和產(chǎn)品，第七周最吃力，雖然SQL＋Excel足夠應(yīng)付入門級數(shù)據(jù)分析，但是涉及到循環(huán)迭代、多元圖表的分析部分，復(fù)雜度就呈幾何上升。更遑論數(shù)據(jù)挖掘這種高階玩法。

我也相信，未來了解數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)品和運營會有極強的競爭力。

到這里，剛剛好是七周。如果還需要第八周+，則是把上面的鞏固和融會貫通，畢竟這只是目的性極強的速成，是開始，而不是數(shù)據(jù)分析的畢業(yè)典禮。

如果希望數(shù)據(jù)分析能力更近一步，或者成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，每一周的內(nèi)容都能繼續(xù)學(xué)習(xí)至精通。實際上，業(yè)務(wù)知識、統(tǒng)計知識僅靠兩周是非常不牢固的。

再往后的學(xué)習(xí)，會有許多分支。比如偏策劃的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，比如偏統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)，比如偏商業(yè)的市場分析師，比如偏工程的大數(shù)據(jù)工程師。這是后話了。

本文由 @秦路?原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。