标签：遇到 本质 png pytho 小伙伴 统计学 免费 写代码 专业
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两者同时学习是不矛盾的，时间也是够用的。因为是刚入门，所以可以先学习常用的分析方法：漏斗分析、对比分析等等；了解基础的统计学知识；至于工具，前期会SQL、Excel的使用就可以了；掌握了这些，差不多可以处理70%的需求了；
不管是分析方法还是工具，都是属于技能一类，而要用好技能，对于商业分析来说，核心还是要了解业务。只有了解业务，你才清楚需要从什么维度去看数据、数据反馈出来的问题是什么原因……
不管是SQL、Excel、Python/R、Matlab……都是属于工具；使用工具主要是因为可以高效率的解决问题；
对于商业分析师来说，同数据打交道是日日日日常最基本的工作项之一了。处理数据基本都是使用Excel（Excel可以解决80%的数据处理问题，很强大），所以可以认为商业分析基本都是用Excel来做分析；
当然，核心不在于用什么工具来处理数据，而在于为什么要看这个数据；
至于需要会编程语言，原因分两种情况来看：
你遇到的问题，Excel和Python都可以处理，用哪个工具取决于你熟悉哪一个，使用效率；
- 你遇到的问题，Excel等其他工具处理不了，那只能写代码来处理了，就需要会编程；(比如需要处理的数据量太大（一般超过10w条的数据用Excel处理就有点慢了）、多张表的数据处理，可能写代码来的快)
商业分析的核心是发现数据的价值，本质是数据赋能；
数据分析的最终价值不在于你怎么分析的，也不在于你分析出来什么问题；最终是需要切实的解决了业务问题，将项目的商业价值发挥到最大。
怎么分析、分析出来什么结论是基础，是手段。
这也是做商业分析比较尴尬的地方，你只负责分析，而是否要落地以及怎么落地，都是需要业务方来决定。
所以做商业分析，非常重要的两点：专业性+影响力；要想切实的影响业务，足够专业，能够分析出来问题是第一步；能够影响业务
方，说服他们去落地策略也是同等重要的；
目前数据是非常热门的工作方向之一；无论是原本的互联网企业，还是面临转型的传统企业，都越来越重视数据；掌握大量的行业数据被认为是核心壁垒之一；所以数据方向的人才还是很吃香的。
一个数据人的自留地是一个助力数据人成长的大家庭，帮助对数据感兴趣的伙伴们明确学习方向、精准提升技能。
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