开篇词 | 你为什么需要数据分析能力？

你好，我是悦创。

Python 中有一个学科或者分支，叫数据挖掘，正是通过这门课，我学会了如何从海量的数据中找到关联关系，以及如何进行价值挖掘。那时候感觉自己掌握了一门利器，就特别想找到一个钉子，来试试自己手里的这把锤子。

当时恰好赶上 2009 年微博的热潮。我用 3 个月的时间就帮助我的前前前老板积累了 4 万粉丝，一年的时间积累了上百万粉丝。这是怎么做到的呢？

通过数据采集，我收集了每天的微博热点，然后对热点进行抓取、去广告，再让机器定时自动进行发布。同时我让账号每天都去关注明星的粉丝列表，这样可以获得 15% 的回粉概率。久而久之，就会有源源不断的粉丝。

你看，其实就是数据分析帮我做到了微博的自动化运营。这还只是一个小例子，数据分析的影响已经渗透到了我们工作生活的方方面面。

• 通过数据分析，我们可以更好地了解用户画像，为企业做留存率、流失率等指标分析，进而精细化产品运营。
• 如果你关注比特币，数据分析可以帮助你预测比特币的走势。
• 面对生活中遇到的种种麻烦，数据分析也可以提供解决方案，比如信用卡反欺诈，自动屏蔽垃圾邮件等。

可以说，我们生活在数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，从国家、企业、组织到个人，都一定会关注各种数据，从这些数据中得到价值。

也正是这个原因，数据分析人才成了香饽饽，不管是数据分析师，数据分析工程师，还是数据产品经理，有数据思维的运营人员，都变得越来越抢手。你是不是也已经摩拳擦掌，做好了了解这一领域的准备呢？

我想在接下来的 15 周时间里，把自己在数据挖掘的体会和工作实践中对数据分析的理解，重新梳理整合呈现给你，和你一起在数据分析这个领域来一场急行军。

说了这么多数据分析的重要性，你是不是有这样的疑问：我也知道数据分析能力很重要，但是数据分析是不是很难？到底该怎么学呢？

其实这里有一些误区，数据分析并非遥不可及，它不难，掌握高效的学习方法很重要；但是它也不简单，需要你耐下性子，跟我一起来慢慢掌握数据分析的核心知识点和工具操作。

我招聘过一个实习生，很普通的本科学校。最开始他只会简单的 PHP 语法，实习期间薪水也就只有 3000 元，但到后来他不仅可以做爬虫抓取，还可以做数据分析，薪水就涨到了税后 1.3 万，这个进步用了不到一年的时间。

他的成长速度非常快，这是怎么做到的呢？

总结一下，就是他找到了高效的学习方法，我把它称为 MAS 方法。

• Multi-Dimension：想要掌握一个事物，就要从多个角度去认识它。
• Ask：不懂就问，程序员大多都很羞涩，突破这一点，不懂就问最重要。
• Sharing：最好的学习就是分享。用自己的语言讲出来，是对知识的进一步梳理。

所以学习这个专栏我们也用 MAS 方法，我来负责你和数据分析建立起多维度连接，你来负责提问和分享。

怎么和数据分析建立多维度连接呢？我特意把内容分成了三个大类。

• 第一类是基础概念。这是我们学习的基础，一定不能落下。
• 第二类是工具。这个部分可以很好地锻炼你的实操能力。
• 第三类是题库。题库的作用是帮你查漏补缺，在这个过程中，你会情不自禁地进行思考。

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