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做數(shù)據(jù)分析已經(jīng)會(huì)Excel了,還要學(xué)Python嗎?(CDA成長(zhǎng)導(dǎo)師)
2021-12-14
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做數(shù)據(jù)分析已經(jīng)會(huì)Excel了,還要學(xué)Python嗎?(CDA成長(zhǎng)導(dǎo)師)

CDA數(shù)據(jù)分析師 出品

Hello大家好,我是CDA數(shù)字化人才成長(zhǎng)陪伴導(dǎo)師張俊紅。

今天我給大家做一些關(guān)于我個(gè)人的分享,希望對(duì)大家的成長(zhǎng)能夠有所幫助。

做數(shù)據(jù)分析已經(jīng)會(huì)Excel了,還要學(xué)Python嗎?(CDA成長(zhǎng)導(dǎo)師)

我叫張俊紅,目前在一家互聯(lián)網(wǎng)公司從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工作。在工作之余,我個(gè)人會(huì)寫一些公眾號(hào)文章,還會(huì)寫數(shù)據(jù)分析相關(guān)的書籍,比如說我最近新出的這本對(duì)《對(duì)比Excel,輕松學(xué)習(xí)Python報(bào)表自動(dòng)化》,這本從上市到現(xiàn)在一直都在當(dāng)當(dāng)新書榜第一的位置。

到底什么是數(shù)據(jù)分析師?數(shù)據(jù)分析師到底是干什么工作的?

現(xiàn)在看這篇文章的小伙伴大多數(shù)應(yīng)該是數(shù)據(jù)分析師,相關(guān)的從業(yè)人員,或者是想入門數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人群,大家可能都對(duì)數(shù)據(jù)分析具體是做什么的,或者是一些具體工作內(nèi)容會(huì)有一些疑問。

這里首先需要聲明的一點(diǎn)就是,如今不同的行業(yè)和公司,大家對(duì)數(shù)據(jù)分析這個(gè)職位的稱呼可能不太一樣。

最普遍的就是稱數(shù)據(jù)分析師,有的公司可能會(huì)稱 BI分析師或者大數(shù)據(jù)分析師,有的可能叫經(jīng)營(yíng)分析師,也有可能叫數(shù)據(jù)科學(xué)家之類的。其實(shí)不管是公司里關(guān)于數(shù)據(jù)職能它叫什么,但大家本質(zhì)上做的事情其實(shí)都是差不多的,都是圍繞數(shù)據(jù)去展開的一些分析。

作為數(shù)據(jù)分析師,具體需要做什么樣的一些事情,我個(gè)人理解的話可能主要是三個(gè)方面。

01、通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題

第一個(gè)方面就是,我們主要通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題。這個(gè)可能對(duì)于大多數(shù)分析師來說相對(duì)比較容易。常規(guī)通過各種數(shù)據(jù)比較,跟同環(huán)比較。如果當(dāng)某個(gè)指標(biāo)超過某一個(gè)界限的時(shí)候,我們就認(rèn)為這個(gè)指標(biāo)背后的業(yè)務(wù)是有問題的。

第一點(diǎn)就是通過數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)問題,第二個(gè)點(diǎn)是要基于發(fā)現(xiàn)的問題去分析背后的本質(zhì)原因是什么。第二點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的要求更高一些。

02、基于問題分析本質(zhì)原因

在這個(gè)環(huán)節(jié)我們需要去掌握一些常用的分析方法。

比如說漏斗分析法,需要根據(jù)漏斗分析法去分析說到底哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題;或者說去通過分組分析,需要知道具體哪些維度,哪些用戶群現(xiàn)在的問題比較大;還需要去掌握貢獻(xiàn)度的計(jì)算方法,需要知道到底哪個(gè)環(huán)節(jié)貢獻(xiàn)比較大,每個(gè)環(huán)節(jié)的貢獻(xiàn)度分別是多少,或者說不同的人群的貢獻(xiàn)度分別是怎樣的。到這里的話,其實(shí)我們是從數(shù)據(jù)層面對(duì)整個(gè)問題進(jìn)行了歸因。還要更進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)說數(shù)據(jù)歸因下面的業(yè)務(wù)本質(zhì)原因是什么。

這里給大家舉個(gè)例子。

最近發(fā)現(xiàn)DAU發(fā)生了比較明顯的下降。我們通過各種分析方法,最后得出來的數(shù)據(jù)結(jié)論是:因?yàn)?3歲以下的用戶群體發(fā)生了比較明顯的下降。到這里我們只是發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)層面的原因,那么為什么會(huì)下降呢?這里就需要去對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行了解。

進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)23歲以下的用戶主要是學(xué)生群體,可能恰好趕上學(xué)校陸續(xù)開學(xué),從而影響了這段時(shí)間的活躍度。因此導(dǎo)致23歲以下用戶群體發(fā)生了大幅度的下降。

到這里其實(shí)我們才是對(duì)整個(gè)問題有了最本質(zhì)的歸因。數(shù)據(jù)層面看到是23歲以下的用戶發(fā)生了下降,最本質(zhì)的業(yè)務(wù)原因是由于這部分學(xué)生群體開學(xué)了,沒有時(shí)間來活躍了,這個(gè)其實(shí)是我們要做的。

03、基于現(xiàn)有問題給出策略上建議

這里面之所以用建議,是因?yàn)槠鋵?shí)作為分析師可能對(duì)這個(gè)業(yè)務(wù)是沒有決策權(quán)的,只是建議權(quán)。

繼續(xù)回到上一個(gè)例子,發(fā)現(xiàn)最近DAU下降了,主要是學(xué)生群體的下降。那么有什么辦法?是否能夠讓學(xué)生群體在上學(xué)的時(shí)候也能夠活躍呢?或者說如果學(xué)生群體在上學(xué)時(shí)候沒法活躍,那么有沒有什么辦法去看一下其他非學(xué)生用戶群體的滲透率是什么樣子。有沒有辦法讓非學(xué)生群體的滲透率變高。

針對(duì)這些環(huán)節(jié),你還缺哪些能力,就可以根據(jù)具體的技能點(diǎn)查漏補(bǔ)缺。

會(huì)用Excel,真的需要再學(xué)Python嗎?

很多讀者來問我,說我現(xiàn)在已經(jīng)Excel了,我還有必要去學(xué)Python嗎?

其實(shí)要注意的是,不管是Excel、Python還是SQL,其實(shí)都只是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)工具而已。分析的本身和你用什么工具其實(shí)是沒有關(guān)系的。用Excel能做數(shù)據(jù)分析,用Python也能做,用其他工具也可以。所以大家不要覺得說用Python做數(shù)據(jù)分析,就比用Excel做數(shù)據(jù)分析高級(jí),其實(shí)不太存在這方面的問題。

既然這樣的話,可能有同學(xué)就會(huì)問了,既然如此,我是不是只會(huì)Excel這一個(gè)技能就好了,我就沒必要去學(xué)Python了。

大家如果有在網(wǎng)上看去看招聘要求的話,會(huì)看到基本上互聯(lián)網(wǎng)公司招聘都會(huì)有一項(xiàng)要求會(huì)Python。

為什么呢?我個(gè)人認(rèn)為主要有兩方面的,一、在有些場(chǎng)景下,有些場(chǎng)景下, Excel和Python可能都能做這件事情,但是 Python的效率可能會(huì)更好一些。第二個(gè)原因就是,在特定的場(chǎng)景下,只有 Python能做,但是 Excel是不能做的。

基于這兩個(gè)原因,我們就有必要去學(xué)Python。雖然不是100%的工作都是用Python,但萬一遇到非Python不可的時(shí)候,你也會(huì),這就能讓你如虎添翼。

具體工作場(chǎng)景中,使用Excel和Python的不同

接下來具體講講日常的具體工作內(nèi)容,再看一下在具體的場(chǎng)景中用Excel和Python有哪些不一樣的地方。

第一點(diǎn)就是數(shù)據(jù)處理

比如說缺失值處理,重復(fù)值處理,加減乘除運(yùn)算等。Python的一個(gè)優(yōu)勢(shì)就在于大數(shù)據(jù)處理, Excel的話可能上限就100多萬行。

而且雖然上限是100多萬行,但處理大量級(jí)數(shù)據(jù)的話,一般超過20萬行, Excel就反應(yīng)特別慢了。尤其當(dāng)你在里面嵌套了很多公式時(shí),經(jīng)常導(dǎo)致 Excel無響應(yīng)就崩潰退出了。而Python就不存在這個(gè)問題。如果數(shù)據(jù)量級(jí)很小, Excel和Python是差不多的,有時(shí)可能Excel效率可能還會(huì)更好。

這是關(guān)于在數(shù)據(jù)處理方面,因?yàn)槲覀冏鰯?shù)據(jù)分析的第一件事情,可能就是去對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種各樣的一個(gè)處理,大家根據(jù)自己的情況去選擇就好了。

第二點(diǎn)是報(bào)表自動(dòng)化。

常見的有日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)等。這種報(bào)表有一個(gè)好處就是格式相對(duì)比較固定。只要格式是固定的,我們就可以想想辦法去把進(jìn)行自動(dòng)化。自動(dòng)化的話可以用Python寫代碼,把代碼寫好了,它運(yùn)行一次就ok了。在Excel里面的話也是可以的,去寫vba,或者用各種公式嵌套。網(wǎng)上就有人專門去比較過,同樣的操作,用vba和用Python的效率差異, Python可能要比vba更快一些,也就是效率更高一些。

Python和 vba在寫代碼的方面,比如要讀取一個(gè)文件,Python里面可能一行代碼就能夠讀取進(jìn)來了,在vba里面可能要寫好幾行代碼,而且也不是那么好理解。

還有一個(gè)最重要的點(diǎn)是Python現(xiàn)在很火。

很火就意味著網(wǎng)上會(huì)有很多的資料,如果你遇到什么不太懂的地方,去網(wǎng)上搜一搜大概率是能搜得到的。但是vba整個(gè)受眾還是相對(duì)較小的,如果遇到什么相關(guān)問題,可能問身邊的人發(fā)現(xiàn)也沒幾個(gè)人會(huì)用。你去網(wǎng)上搜也得不到太多的資料,我們?cè)趯W(xué)的時(shí)候都需要去借助網(wǎng)上資料,網(wǎng)上的資料多少就決定了我們學(xué)習(xí)的效率。

第三個(gè)方面是圖表可視化。

我們就經(jīng)常需要去做圖,需要做的好看。Excel和python其實(shí)都能做出很好看的圖表來,只不過Python里面是有很多現(xiàn)成的包,只需要調(diào)用一兩行代碼就能夠做出很好看的圖表來。Excel里想要做出好看的圖表,就要做進(jìn)行各種設(shè)置,這需要耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間,這方面效率是不如 Python。

另外遇到一些比較高級(jí)的圖表。比如說統(tǒng)計(jì)里的核密度圖或者小提琴圖之類的。這些在Python里都有現(xiàn)成的包可用,只需要一行代碼就能繪制出小提琴圖。在Excel里面,如果想繪制小提琴圖基本是不太可能的。

最后在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)或者說統(tǒng)計(jì)學(xué)方面。

A/B測(cè)試大家應(yīng)該都有用到過,其本質(zhì)上核心內(nèi)容就是假設(shè)檢驗(yàn)

如果是做一些比較基礎(chǔ)的假設(shè)檢驗(yàn)的話,在 Excel和Python都是差不多的,比如T測(cè)試。Excel里面也是一個(gè)公式的問題,在Python里面就一行代碼的問題。在這里其實(shí)差不多的。

但如果想要用一些比較復(fù)雜的檢驗(yàn),比如說多重檢驗(yàn)。你在Python里面也有現(xiàn)成的包,一行代碼就出來結(jié)果了。在Excel里需要人工的去實(shí)現(xiàn)兩兩比較,最后達(dá)到多重檢驗(yàn)的結(jié)果。

綜合一下,其實(shí)從數(shù)據(jù)處理、報(bào)表自動(dòng)化、圖表可視化,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)這些是分析師日常工作里用到的幾個(gè)方面。在不同的場(chǎng)景下,Excel和Python各有不同,有的時(shí)候可能Excel的效率會(huì)更高一些,有的時(shí)候可能兩者差不多,有的時(shí)候可能Python會(huì)更好一點(diǎn)。

基于以上幾點(diǎn),我們還是有必要去學(xué)學(xué)Python的。關(guān)于工具,沒有哪個(gè)工具是萬能的。

作為一個(gè)合格的分析師來講,你需要有自己的工具庫。里面有各種各樣的工具,你需要去靈活的去組合,在什么樣的場(chǎng)景下,用什么樣的工具更好?;蛘哒f用哪些工具進(jìn)行組合,效率會(huì)更好。大家不要局限在一種工具,一定要去同時(shí)掌握多種工具,能在不同工具之間進(jìn)行自如的切換。

拿到業(yè)務(wù)需求時(shí),如何與正確的理論結(jié)合?

現(xiàn)在很多同學(xué)在網(wǎng)上不管是看書還是看視頻,可能會(huì)學(xué)了很多數(shù)據(jù)分析的方法論。到了實(shí)際的工作過程中,可能又不知道怎么樣把具體的理論和具體實(shí)踐實(shí)際的工作內(nèi)容結(jié)合起來,這個(gè)的一個(gè)本質(zhì)原因。我認(rèn)為這方面是,我們對(duì)這個(gè)方法本身沒有理解的太透。因此在學(xué)一個(gè)方法的時(shí)候,首先需要知道這個(gè)方法本身的內(nèi)容是什么,它的適用場(chǎng)景是什么。

給大家舉個(gè)例子,比如說圖表可視化的選擇。

現(xiàn)在圖的類型是有很多,最基礎(chǔ)的柱狀圖、折線圖、閃點(diǎn)圖,還有高級(jí)一點(diǎn)的桑基圖、熱力圖之類的。

圖表的類型有很多,如果學(xué)了很多圖,也學(xué)了很多圖表的制作,在實(shí)際工作的過程中,讓你把數(shù)據(jù)用圖表的形式展示出來,該用什么圖去展示呢?

這時(shí)我們首先要對(duì)圖表進(jìn)行歸類,比如說對(duì)趨勢(shì)進(jìn)行表達(dá),可以用折線圖。如果說要對(duì)比大小,對(duì)比不同類別間的大小情況,就可以使用柱狀圖,或者餅圖。如果說想要表示不同指標(biāo)之間的關(guān)系,就是相關(guān)性問題,就可以用散點(diǎn)圖,或者兩條線圖去表示。

首先要對(duì)所學(xué)過的所有圖表進(jìn)行歸類,歸類完之后拿到具體的工作內(nèi)容、工作場(chǎng)景時(shí),要去看數(shù)據(jù)是什么類型,想要通過數(shù)據(jù)表達(dá)什么樣的內(nèi)容,達(dá)到什么樣的目的。

比如說要表達(dá)最近一年銷量趨勢(shì)是上升還是下降。選擇折線圖或者柱狀圖就好了。如果說要表達(dá)全國(guó)不同的GDP 情況,很明顯是比大小的問題。就可以用柱狀圖。不同的省份是不同的柱子,我們就能夠看出來不同柱子之間的大小情況。

這樣的話其實(shí)你就會(huì)很清晰了,但如果不對(duì)不提前對(duì)學(xué)到的東西進(jìn)行歸類,就會(huì)導(dǎo)致說不知道該怎么選怎么用。

業(yè)務(wù)分析能力如何提升?如何學(xué)習(xí)?

前面其實(shí)有提到,我們要對(duì)業(yè)務(wù)足夠的了解,需要去尋求數(shù)據(jù)背后的本質(zhì)業(yè)務(wù)原因,這本質(zhì)都是業(yè)務(wù)分析的能力。

業(yè)務(wù)分析可以拆為兩塊。

第一塊就是業(yè)務(wù)的理解程度。

我們要對(duì)所負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù),所分析的業(yè)務(wù)有足夠的了解。

比如說要分析外賣的準(zhǔn)時(shí)情況。下了訂單之后,外賣能不能準(zhǔn)時(shí)送到手里。

這里你需要對(duì)外賣或者整個(gè)物流行業(yè)有一個(gè)很清楚的了解。從開始客戶下訂單到最終送到客戶手里面,需要經(jīng)歷哪些環(huán)節(jié)。每個(gè)環(huán)節(jié)它各自的耗時(shí)情況是什么樣子的,有哪些比較容易產(chǎn)生延誤的環(huán)節(jié)。為什么那些環(huán)節(jié)會(huì)產(chǎn)生比較很高的延誤概率?對(duì)這些有很清楚的了解之后,在分析的時(shí)候才知道應(yīng)該去看哪些數(shù)據(jù),分析哪些數(shù)據(jù),分析哪些指標(biāo)。這個(gè)是第一個(gè)點(diǎn),我們要對(duì)業(yè)務(wù)足夠了解。

第二點(diǎn)就是分析思維。

分析思維本質(zhì)上就是個(gè)人的邏輯思維能力。這其實(shí)可能跟是不是分析工作是沒有關(guān)系的,邏輯思維能力是一個(gè)通用的底層能力。只不過是作為分析師,可能對(duì)這一項(xiàng)能力要求會(huì)比較高一些。因?yàn)槟銜?huì)負(fù)責(zé)一個(gè)業(yè)務(wù),然后這個(gè)業(yè)務(wù)里面可能會(huì)有很多的指標(biāo),需要去弄清楚不同指標(biāo)之間的關(guān)系是什么。哪些指標(biāo)會(huì)影響哪些指標(biāo),哪些指標(biāo)的它的影響是單向的,就只是a影響b。哪些指標(biāo)是雙向影響,會(huì)相互影響,a會(huì)影響b, b又反過來還會(huì)影響a。這些其實(shí)都是考驗(yàn)邏輯能力。

以上就是我今天的分享了,希望給大家能有一些幫助。

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