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是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。《精益数据分析》互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。因为要锻炼数据分析能力。都是数据分析的利器。其实现在是APP Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。

如何学习数据分析？

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。第一周：Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。

excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。附加学习：1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。

3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。第二周：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。

兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。

比Excel的图表高级多了。BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。第三周：分析思维的训练这周我们轻松一下，学学理论知识。分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。

再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。

这里送三条金句：一个业务没有指标，则不能增长和分析好的指标应该是比率或比例好的分析应该对比或关联。举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）这是一个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结果。第四周：数据库学习Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。

数据分析师经常有各类假设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。

了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。

和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。

我用的是Sequel Pro。第五周：统计知识学习统计学是数据分析的基础之一。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。

Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。

不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。

总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。《增长黑客》数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，《网站分析实战》如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。

书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。《精益数据分析》互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。

自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。第七周：Python/R学习终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。

掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。

Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。

如果时间有余。可以再去学习ggplot2。Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas Numpy。在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。

都是数据分析的利器。Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周 ，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。

网站数据分析的内容有哪些？

网站数据分析包括哪些方面一.流量统计是基础的数据统计​ 网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。​ 1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据​ 2.了解网站关注行业用户量的潜在规模​ 3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标​ 4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度​ 5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有：​ A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。

​ B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。​ C.独立访客，也称独立IP，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。​ D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间 计算公式：人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。

指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内，从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。​ E.人均访问页数(PV值)，即访问者平均访问页面数， 计算公式：PV值=访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要，访问者平均访问页数越多，越能实现网站的目的指向。​ F.跳出率，即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。

​ G.新访客，即访问站点的访问者是否第一次登录站点，该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度，通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多，说明人气越高，影响度也越来越高。​ H.回访者，即访问站点的访问者超过一次以上登录站点，该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度，通常以日为单位进行统计，回访人数越多，说明站点被接受的程度越高，而通常，网站的潜在客户行为，就是在回访者中实现，如注册、购物、消费等。

​ I.每个独立访问者访问频次：一个周期内独立访问者的平均访问次数。二.关键字数据收集​ 包括两方面： 客户通过哪些关键字到达网站 客户在网站搜索哪些关键字—精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会三 .网站专题及营销方式的效果统计​ 精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会，跟踪由专题转换为销售的点击次数 帮助我们评估网站页面格局的合理性 跟踪销售额和销售机会。

有没有能查询各种数据的网站啊，有何分享？

废话不多说，直接上干货！之前也写过类似的文章和问答，先把链接放上来。第一个，https://www.toutiao.com/i6657881330291835403/ 第二个，https://www.wukong.com/question/6460099185331929357/?origin_source=user_profile_answer_tab 第三个，https://www.wukong.com/question/6514922945222017284/ 不是太想占篇幅说了，直接列出名字，想看就点上面链接看。

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1.Android排名网址：https://www.qimai.cn/rank 七麦数据下的APP榜单排名，回合主流的应用平台数据，想要安卓平台下载量的可以直接去看。顺带说一句，七麦数据也有ios的下载排名。2.禅大师网址：https://www.chandashi.com/ 有榜单，有工具，互联网人可以去找数据。

3.淘宝排行榜网址：https://top.taobao.com/ 淘宝排行榜是对淘宝近百万店铺前500名排名以及对商品性价比排行的一种导航。4.爱站网站长都知道爱站网是干啥的，不细说了。网址：http://www.aizhan.com/ 5.新榜网址：https://www.newrank.cn/自媒体人肯定知道的排行榜集合，优秀。

6.199it网址：http://www.199it.com/ 搞互联网数据的。7.cnnic网址：http://www.cnnic.net.cn/ 互联网类数据和行业报告还是有点的。8.腾讯大数据网址：https://data.qq.com/reports 企鹅家的，有点行业报告什么的。9. 360互联网安全中心网址：https://zt.360.cn/report/ 基本上数据和行业报告都是和安全有关的。

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