68个常用函数都学了，还是做不好数据分析，怎么回事？

python工程师都知道，相比于自己作出好的数据分析报告，“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。so easy！

什么for循环、def函数、print输出、自变量a赋值、字符串和数字的转换、什么相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析、决策树分析等等等等。

可现实是，大多数的人，听了无数道理依旧庸碌一生，学完68个Python常见函数却依旧做不好数据分析。

这很正常，数据分析并没有那么简单。如何积累数据分析经验、提升自己逻辑思维能力的建议，希望你能尽情释放自己对数据分析的激情。

做一个数据分析精分人。好的数据分析师，会从市场需求的角度进行分析。所有的数据分析都是有市场目标的，而你要学会从数据的维度对目标做拆分，用数据落地目标。

作为一个月薪6000的数据分析师，如何为百万甚至千万的项目提供数据分析方向指导?

项目投入产出需要如何调整?推广费用如何分配?市场走向如何预测?

1、用数据拆分目标

想做好数据分析，第一点就要明确目标，用数据的方式理解你正在做的业务，需要面临的问题。进而用数据拆分目标，对目标进行细分，确定数据处理问题的优先级。

2、用数据论证观点

分解完目标，就要去一步步落地，然后自己在整理数据过程中，逐步形成自己对数据的认知，从中获得点状的启发。而在收集数据和整理数据的过程中，最主要的是要形成认知，通过认知对比信息，或者通过建模和数据挖掘来论证所需变量和自己的业务之间的关系。

3、用数据提出建议

基于之前的认知分析和建模论证等，你已经形成了自己数据分析的结论，还需要你根据具体的业务方向，项目具体情况，将结论抽象成和业务协定的建议。

4、用数据表达观点

前面讲了全部都是理论层面的东西，最后呈现给老板的必然是数据分析报表。这时候展现出了数据分析师的表达能力，如何深入浅出的讲述自己的报表，是自己数据分析是否落地的核心。

借助别人家的报表进行简单分析给大家提供一个简单的模板，供大家参考。

首先，你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。评定某次活动的成果，首先要注明目标情况，如：CDA数据分析师公众号目标 10W+粉丝，1月粉丝1W，完成率90%，同比提升20%等

其次，你需要有充足的数据支撑，核心的数据走势图(一般适用于月报)

在这张图里，要对每个数据的拐点做分析，比如图中1月17日的数据之间增长有明显提升，你需要分析这个波动形成的原因，你需要找到并写在报告里。

再次，接下来进行粉丝分析，粉丝来源如何分布，不同渠道的流量转化率情况

注：图为CDA数据分析师一天粉丝数据，不具备实际参考性

由上图可以明线看到该天公众号的粉丝来源中公众号搜索与图文页内公众号名称为主要来源，两个的占比都接近35%，则意味着我们有必要修改渠道的投入比例，优化粉丝增长。

最后，改进及优化

根据上面简单的数据分析，大致了解了粉丝增长的一些规律和技巧，为以后的粉丝增长进行了经验的积累，不断的沉淀更新升级，走上数据分析的升级打怪之路。

切忌盲目迷信数据

最后，要明确一点，数据不是万能的。

第一点，在数据量不充足的情况下，数据只能作为参考，不能真正的适用于正常市场业务的判断，通常这点适用于初创公司；第二点，切忌深挖数据分析单一指标，而应权衡各个指标合理分析，否则耗时耗力，事半功倍得不偿失。

最后，祝你成为一个对数据了若指掌的互联网人。

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