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銷售數(shù)據(jù)分析需要學哪些（銷售數(shù)據(jù)分析難嗎）

發(fā)布時間：2023-03-07 04:00:04 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 259 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于銷售數(shù)據(jù)分析需要學哪些的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析需要學習哪些?
2、數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識?
3、數(shù)據(jù)分析師需要學什么
4、數(shù)據(jù)分析都要學習哪些內(nèi)容?

銷售數(shù)據(jù)分析需要學哪些（銷售數(shù)據(jù)分析難嗎）

一、數(shù)據(jù)分析需要學習哪些?

1、數(shù)學知識

數(shù)學知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎知識。對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計相關的基礎內(nèi)容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統(tǒng)計模型算法則是加分。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，統(tǒng)計模型相關知識是必備能力，線性代數(shù)(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的了解。

而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，除了統(tǒng)計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數(shù)學的要求是最高的。

所以數(shù)據(jù)分析并非一定要數(shù)學能力非常好才能學習，只要看你想往哪個方向發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也有偏“文”的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發(fā)展。

2、分析工具

對于初級數(shù)據(jù)分析師，玩轉(zhuǎn)Excel是必須的，數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統(tǒng)計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3、編程語言

對于初級數(shù)據(jù)分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數(shù)據(jù)挖掘工程師的最核心能力了。

4、業(yè)務理解

業(yè)務理解說是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎也不為過，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標的選取、乃至最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務本身的理解。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對業(yè)務的基本了解就可以。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務能有所幫助。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。

業(yè)務能力是優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師必備的，如果你之前對某一行業(yè)已經(jīng)非常熟悉，再學習數(shù)據(jù)分析，是非常正確的做法。剛畢業(yè)沒有行業(yè)經(jīng)驗也可以慢慢培養(yǎng)，無需擔心。

5、邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯(lián)關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，邏輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

6、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數(shù)據(jù)，就達到目標了。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要探尋更好的數(shù)據(jù)可視化方法，使用更有效的數(shù)據(jù)可視化工具，根據(jù)實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，了解一些數(shù)據(jù)可視化工具是有必要的，也要根據(jù)需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

7、協(xié)調(diào)溝通

對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解業(yè)務、尋找數(shù)據(jù)、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，和人溝通技術(shù)方面內(nèi)容偏多，業(yè)務方面相對少一些，對溝通協(xié)調(diào)的要求也相對低一些。

二、數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識?

我們先從整體上了解數(shù)據(jù)分析師要掌握的技能有哪些，然后再從具體職位類別來看，不同的職位具體要掌握的技能有哪些。

這樣你就能根據(jù)自己的實際情況，有針對性的準備和學習。

一、數(shù)據(jù)分析的勝任力模型是什么？

從整體上來看，數(shù)據(jù)分析師需要掌握的能力有很多，從總體上可以分為以下幾類，這些能力構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析師的能力模型。

1）理論基礎，包括統(tǒng)計學

2）數(shù)據(jù)分析工具，常用的分析工具有 Excel，SQL，Python 等

3）可視化工具，常用的有 Excel，商業(yè)智能(Business Intelligence,BI)

4）業(yè)務知識，包括常用的指標、某行業(yè)的業(yè)務流程

5）數(shù)據(jù)分析思維，包括常用的分析方法

6）通用能力，包括 PPT、溝通能力

下面我們來詳細看下每一種能力的要求。

理論基礎：統(tǒng)計學
數(shù)據(jù)分析背后的理論基礎是統(tǒng)計學。所以，掌握了統(tǒng)計學以后我們才能去看懂數(shù)據(jù)表達的意義是什么。舉個例子，給你一家公司員工的工資，是平均值能代表這家公司的工資水平，還是中位數(shù)能代表？
如果沒學過統(tǒng)計學，那么可能只認識這里的平均值，而不知道中位數(shù)這個知識。但是，如果你學過了統(tǒng)計學就會知道，中位數(shù)比平均值更能反映出數(shù)據(jù)的集中表現(xiàn)。
統(tǒng)計學的內(nèi)容比較多，詳細又可以分為兩類內(nèi)容：描述統(tǒng)計分析、推論統(tǒng)計分析。
什么是描述統(tǒng)計分析？
對大量信息進行歸納是處理數(shù)據(jù)時最基本的任務。中國約有 14 億人，一張記錄每位中國人的姓名和收入的電子表格包含了我們衡量這個國家經(jīng)濟健康狀況所需的所有信息，通常我們也將多個數(shù)據(jù)集合在一起的東東叫「簡稱數(shù)據(jù)集」。但這張信息過量的表格其實相當于什么都沒有告訴我們。這就是讓人覺得諷刺的地方：經(jīng)常是數(shù)據(jù)越多，事實越模糊。
因此，我們需要簡化，將一系列復雜的數(shù)據(jù)減少為幾個能夠起到描述作用的數(shù)字，正如奧運會體操比賽中，我們將一套多難度組合的復雜動作濃縮為一個得分：9.8 分。
描述統(tǒng)計分析就是將一系列復雜的數(shù)據(jù)減少為幾個能夠起到描述作用的數(shù)字，用這些有代表性的數(shù)字來代表所有的數(shù)據(jù)。這樣在面對一大堆數(shù)據(jù)時，你可在不知道所有數(shù)據(jù)的情況下就能知道數(shù)據(jù)的整體情況。
這就好比，我們通常一說起美女，能想到的是這樣幾個指標：長腿，大眼睛，臉蛋好看。雖然全國有那么多美女，你也沒有見過全部的美女，但是你卻能通過這樣幾個代表美女的指標就可以大概知道什么是美女。

同樣的，描述統(tǒng)計學的關鍵點在于，找到幾個關鍵的數(shù)字來描述數(shù)據(jù)的整體情況。那么，問題就來了，能擔當起這樣重要責任的數(shù)字有哪些呢？描述數(shù)據(jù)的整體情況，我們可以用 4 個指標來做，分別是：平均值、四分位數(shù)、標準差和標準分。例如，前面我們在拿到工資數(shù)據(jù)，就可以用「中位數(shù)」這樣的數(shù)字來描述工資的整體情況。

所以，描述統(tǒng)計分析就是掌握 4 個指標：平均值，四分位數(shù)，標準差和標準分。

什么是推論統(tǒng)計分析？

推論統(tǒng)計分析就是通過樣本來推斷出總體。需要掌握的知識包括概率分布、中心極限定、如何用樣本估計總體、置信區(qū)間、假設檢驗。例如，互聯(lián)網(wǎng)常用的 AB 測試背后的原理就是假設檢驗，如果不掌握推論統(tǒng)計分析，那么連 AB 測試的結(jié)果也看不懂，更不用說完成一個 AB 測試實驗。

2.數(shù)據(jù)分析工具

很多人看到現(xiàn)在 Python 很火，就不管自己的能力水平如何，就一頭扎進學習 Python 的大潮，最后發(fā)現(xiàn)其實自己學不會，或者學完用不上。

這其實是不對的，真正工作里最常用的數(shù)據(jù)分析工具其實是 Excel，SQL。所以，如果你的零基礎，不建議一上來就學 Python，而是先學會 Excel 分析數(shù)據(jù)，然后學會 SQL。

這樣你學會了常用的分析工具，然后再學 Python 才是加分項。同時，這樣學習的順序還有一個好處，如果你是零基礎沒學過編程，一上來學 Python，大概率是學不會的。但是如果你學過用 Excel、SQL 處理數(shù)據(jù)，那么就具備了一定的基礎，再學 Python，很多概念就會理解起來比較容易。

這就好比，一個嬰兒不是一上來就學習跑步（Python），而是先把走路學會，具備了走路（Excel、SQL）的基礎，再跑步就容易多了。

需要注意的是，除非是工作必須要求的，其他少部分公司用的工具其實不需要學習。比如有些公司要求其他編程語言，例如 R、SPSS、SAS 這些工具。

現(xiàn)在 Pyhon 已經(jīng)是人工智能排名第一的編程語言了，大部分公司要求 Python，很少部分的公司要求其他的編程語言，所以學習市場要求最多的那個技能才能找到更多機會。如果你學習了少部分公司才要求的工具，那么意味著你找工作或者跳槽只能選擇這些公司，而會錯失其他大部分公司的求職機會，對你整個職業(yè)生涯不利。

TIOBE 編程語言排行榜是全球編程語言流行趨勢的一個指標，每月更新，官網(wǎng)地址（https://www.tiobe.com/tiobe-index）。下圖是 2021 年 2 月份排名前 10 的編程語言的變化圖，其中橙色曲線是 Python，我們會發(fā)現(xiàn) Python 的流行趨勢越來越高。

3.可視化工具

常用的可視化工具包括 Excel、商業(yè)智能（BI）。

一般的可視化圖表用 Excel 里的圖表功能就可以實現(xiàn)，而且使用起來也方便。如果是要經(jīng)常做報表，并且要求實現(xiàn)報表自動化，那么就需要用到商業(yè)智能（BI）工具。

那什么是商業(yè)智能(BI)呢？

微軟官方給的定義是「使用用于自助服務和企業(yè)商業(yè)智能 (BI) 的統(tǒng)一、可擴展平臺（該平臺易于使用，可幫助獲取更深入的數(shù)據(jù)見解），連接到任何數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行可視化。」

毫無懸念，看這種官方定義就是看不懂。簡單來說就是把數(shù)據(jù)導入商業(yè)智能(BI)工具中，就可以快速對數(shù)據(jù)可視化。例如下圖就是把數(shù)據(jù)導入用商業(yè)智能(BI)工具中，通過可視化數(shù)據(jù)來分析。

IDC《2019 年下半年中國商業(yè)智能軟件市場數(shù)據(jù)跟蹤報告》顯示，在中國商業(yè)智能軟件子市場中，報表分析仍是目前市場最主要的需求，2019 年全年年市場份額占比為 79.0%。高級分析和預測分析市場份額占比 21.0%（下圖）。

常用的商業(yè)智能（BI）工具有哪些呢？

目前使用最多的商業(yè)智能（BI）工具是 Power BI、Tableau、帆軟，選擇其中任意一種學習就可以了。

4.業(yè)務知識

因為數(shù)據(jù)分析是用來解決具體行業(yè)問題的，需要從業(yè)務的角度出發(fā)，了解各個指標，以及每個指標之間的關系，還需要聯(lián)系業(yè)務去理解數(shù)據(jù)。所以，工作中數(shù)據(jù)分析脫離不了業(yè)務，在分析中要找到導致問題發(fā)生的根本原因，而不只是單純的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

因此需要具備某個行業(yè)的業(yè)務知識才能去理解這個行業(yè)里的術(shù)語、業(yè)務問題等。

業(yè)務知識包括某個行業(yè)的常用指標、業(yè)務流程。需要注意的是，不同行業(yè)的指標、業(yè)務流程是不一樣的，所以需要學習的時候針對你的目標行業(yè)去學習準備。例如，下圖分別是金融信貸行業(yè)、在線教育行業(yè)的業(yè)務流程。

金融信貸行業(yè)業(yè)務流程（來自書《數(shù)據(jù)分析思維》）

在線教育業(yè)務流程（來自書《數(shù)據(jù)分析思維》）

如果是剛?cè)腴T，這塊內(nèi)容做到了解即可，等進入工作以后，再慢慢深入業(yè)務，積累業(yè)務經(jīng)驗。具體某個行業(yè)的常用指標、業(yè)務流程可以看書《數(shù)據(jù)分析思維》，這本書里涉及了 10 多個行業(yè)的指標、業(yè)務流程。

5.數(shù)據(jù)分析思維

在數(shù)據(jù)分析相關的職位里經(jīng)常會寫這么一條招聘要求「具備數(shù)據(jù)分析思維」。在工作或者面試中，會經(jīng)常聽到分析思維、分析思路、分析方法。這三個詞語有什么關系呢？其實簡單來說，它們都是指分析方法。

數(shù)據(jù)分析思維需要你掌握 10 種常用的分析方法。

數(shù)據(jù)分析 10 種常用的分析方法

如果你的分析目的是想將復雜問題變得簡單，就可以使用邏輯樹分析方法，例如經(jīng)典的費米問題就可以用這個分析方法。

如果你的分析目的是做行業(yè)分析，那么就可以用 PEST 分析方法，例如你想要研究中國少兒編程行業(yè)。

如果你想從多個角度去思考問題，那么就可以用多維度拆解分析方法，例如找相親對象，需要從多個角度去分析是否合適。

如果你想進行對比分析，就要用到對比分析方法，例如你朋友問自己胖嗎，就是在對比。

如果你想找到問題發(fā)生的原因，那么就要用到假設檢驗分析方法，其實破案劇里警察就是用這個方法來破案的。

如果你想知道 A 和 B 有什么關系，就要用到相關分析方法，例如豆瓣在我們喜歡的電影下面推薦和這部分電影相關的電影。

如果你想對用戶留存和流失分析，就要用到群組分析方法，例如微博用戶留存分析。

如果你想對用戶按價值分類，那么就要用到 RFM 分析方法，例如信用卡的會員服務，就是對用戶按價值分類，對不同用戶使用不同的營銷策略，從而做到精細化運營。

如果你想分析用戶的行為或者做產(chǎn)品運營，就要用到 AARRR 模型分析方法，例如對拼多多的用戶進行分析。

如果你想分析用戶的轉(zhuǎn)化，就要用到漏斗分析方法，例如店鋪本周銷量下降，想知道是中間哪個業(yè)務環(huán)節(jié)出了問題。

6.通用能力

通用能力包括 PPT 制作分析報告、溝通能力。

在工作中，要經(jīng)常做分析結(jié)果做成數(shù)據(jù)分析報告，然后展示給業(yè)務部門、上級領導、客戶等，而這種展示數(shù)據(jù)分析報告的場景常用的工具就是 PPT，所以就要求你會用 PPT 制作數(shù)據(jù)分析報告，有較好的的文字、書面總結(jié)能力。

職業(yè)社交網(wǎng)站領英發(fā)布的《2018 新興工作崗位報告》報告里說，最大的技能缺口是軟技能，比如口頭交流、領導力和時間管理等。這份報告中建議，職場人士需要在快速變化的工作環(huán)境中，學習并保持軟技能，因為擁有這些技能的人才具備更大的職場優(yōu)勢。

其實，任何職位都需要溝通能力，但是，數(shù)據(jù)分析師對溝通能力的要求更高。因為，數(shù)據(jù)分析師解決的是實際的問題，需要跨部門溝通業(yè)務，做好的數(shù)據(jù)分析報告也要展示給各個部門、領導、客戶，只有好的溝通能力，才能讓你的分析結(jié)果得到用戶的認可。那么這些通用能力如何提升呢？最直接的方式，就是通過寫文章來提升。

通過寫作可以同時提升你下面 3 個能力：

1）邏輯能力

寫作的本質(zhì)其實是把一件事情講清楚，而邏輯能力強的人寫出來的內(nèi)容，讀起來更順暢。

2）文字表達能力

數(shù)據(jù)分析師要經(jīng)常做數(shù)據(jù)分析報告，和通過郵件匯報分析結(jié)果。這體現(xiàn)的其實就是文字表達能力，提高這個能力的辦法就是不斷去寫作。

3）溝通能力

寫作其實就是把想說的話通過文字和你的用戶去溝通。另外，經(jīng)常在社群里提問和解答他人的問題，也可以提高你的溝通能力。你會看到不同人提問的水平是不一樣的，有的人可以完整的把一個問題描述清楚，有的人說完，其他人也不明白他的問題是什么。這其實就是體現(xiàn)了溝通能力。

二、不同職位的數(shù)據(jù)分析能力要求有什么不一樣？

經(jīng)過前面的分析，我們從整體上知道了數(shù)據(jù)分析師需要掌握的能力。但并不是說，這些能力全都掌握了你才能找到一份數(shù)據(jù)分析師的工作。因為不同的職位的要求不一樣的。在《職業(yè)發(fā)展前景：數(shù)據(jù)分析師的晉升通道》章節(jié)我們知道了數(shù)據(jù)分析相關職位的分類。

我把勝任力模型中的這些能力對應到不同的職位，就可以清楚的看到對應職位的能力要求（下圖）。

有一個誤區(qū)，很多人以為只要掌握了分析工具，就掌握了數(shù)據(jù)分析，其實不是的。從圖中，我們可以看出。各個數(shù)據(jù)分析職位都需要的能力是：業(yè)務知識、分析思維、PPT、溝通能力。這些能力才可以讓你從一個只會舞弄工具的普通職場人變成真正解決業(yè)務問題的職場高手。

很多人以為數(shù)據(jù)分析師需要掌握很高大的工具，其實不是的。例如騰訊里有一個崗位叫「商業(yè)數(shù)據(jù)分析師」，這聽起來很高大上。其實這個職位對應的就是上圖初級數(shù)據(jù)分析師的能力要求，也就是理論基礎（描述統(tǒng)計分析），分析工具（Excel），可視化工具（Excel）。

上圖中黃色標出的是相對于前一職位多出來的能力。中級數(shù)據(jù)分析師在初級數(shù)據(jù)分析師要求的能力上增加了分析工具（SQL），可視化工具（商業(yè)智能 BI）。高級數(shù)據(jù)分析師在中級數(shù)據(jù)分析師要求的能力上增加了理論基礎（推論統(tǒng)計分析），分析工具（Python）。

Excel、SQL、Python 要掌握到什么程度？

我們知道了數(shù)據(jù)分析師最常用的分析工具是 Excel、SQL、Python。那么問題就來了，這些分析工具具體掌握哪些內(nèi)容呢？

三、數(shù)據(jù)分析師需要學什么

數(shù)據(jù)分析師要學習以下幾點：

一、統(tǒng)計學

對于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來說，并不需要掌握太復雜的統(tǒng)計理論。所以只要按照本科教材，學一下統(tǒng)計學就夠了。

二、編程能力

學會一門編程語言，會讓處理數(shù)據(jù)的效率大大提升。如果只會在 Excel 上復制粘貼，動手能力是不可能快的。

三、數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常和數(shù)據(jù)庫打交道，不掌握數(shù)據(jù)庫的使用可不行。學會如何建表和使用 SQL 語言進行數(shù)據(jù)處理，可以說是必不可少的技能。

四、數(shù)據(jù)倉庫

許多人分不清楚數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的差異，簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫記錄了所有歷史數(shù)據(jù)，專門設計為方便數(shù)據(jù)分析人員高效使用的。

五、數(shù)據(jù)分析方法

對于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析人員來說，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數(shù)據(jù)分析》，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。

六、數(shù)據(jù)分析工具

SAS、Matlab、SPSS 這些工具經(jīng)常有人推薦。

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四、數(shù)據(jù)分析都要學習哪些內(nèi)容?