一、数据分析思维
- 业务知识和思考方式一样重要，脱离实际的方案并不可行
（1）思维结构化的方法
将思维结构化有以下方法：
- 象限法
- 多维法
- 假设法
- 指数法
- 二八法
- 对比法
- 漏斗法
（2）建立指标
建立指标要尽量贴合以下几点：
1、核心指标；
2、好的指标应该是比率；
3、好的指标应该能带来显著效果；
4、好的指标不应该虚荣；
5、好的指标不应该复杂；
例如；RFM模型
R - 最近一次消费时间
M - 总消费金额
F - 消费频次
（3）如何建立业务分析框架
- 从指标的角度出发
- 从业务的角度出发
- 从流程的角度出发
（4）如何应对各类业务场景
1、多练习
2、熟悉业务
3、应用三种核心思维
4、归纳和整理出指标
5、画出框架
6、检查、应用。修正
7、应用和迭代
二、Excel
（1）函数
1、文本清洗函数：FIND，LEFT，RIGHT，MID，CONCATENATE，REPLACE，SUBSTITUTE,TEXT，TRIM，LEN等。
2、关联匹配函数：VLOOKUP，INDEX，MATCH，ROW，COLUMN，OFFSET，HYPERINK等。
3、逻辑运算函数：TURE，FALSE，IF，ISERROR等。
4、计算统计函数：SUMPRODUCT，COUNT，RANK，RANDBETWEEN，AVERAGE，MAX，MIN，QVARTILE，STDEV，SUBTOTAL，INT，ROVNO等。
5、时间序列函数：YEAR，DAY，WEEKNVM，TODAY，MONTH，WEEKDAY，NOW，DATE等。
（2）Excel小技巧
- 常见技巧：
1.ctrl+方向键（光标快速移动）
2.ctrl+shift+方向键（快速框选）
3.ctrl+空格键（选定整列）
4.shift+空格键（选定整行）
5.ctrl+A（选择整张表）
6.alt+enter（换行） - 小技巧
1.分列ABC：分列“B”，可以得出“A”“C”
2.归一化：（int - min)/(max - min)
3.快速删除：选择性粘贴——数值——替换——空格
三、Excel数据可视化
- 数据可视化的目的是让数据更高效
让读者更高效阅读，而不单是自己使用
突出数据背后的规律
突出重要因素
最后是美观
（1）图表的基础概念
-
① 散点图：数据之间的规律
维度：0+ （作为颜色）
度量：2 -
② 气泡图：是散点图的变种，引入第三个度量作为气泡的大小
维度：1+ （作为颜色）
度量：3 （其中一个是气泡的大小） -
③ 单轴散点图：维度是Y轴，更倾向于洞察数据在不同类别下的数据规律
维度：1+ （Y轴）
度量：2 -
④ 折线图：经常用来观察数据随时间变化的趋势。折线图中的维度不宜过多，否则会非常混乱和复杂
维度：1+ （可对比）
度量：1+
时间维度：x轴 -
⑤ 面积图： 是折线图的变种。面积图更注重数据类别之间随着时间趋势的变化关系
维度：1
度量：2 -
⑥ 柱形图：柱形图是类别之间的关系
维度：2
度量：1+ -
⑦ 直方图：柱形图的统计型变种
维度：0
度量：1 -
⑧ 饼图：饼图可以理解为环状的柱形图。饼图的类别不宜过多。
维度：1
度量：1 -
⑨ 漏斗图：是对转化过程的直观展示。漏斗图的转化步骤不应该超过七个
维度：1
度量：1 -
⑩ 雷达图：适用于个体的数据和属性可视化，比较偏描述性数据，常见于CRM.用户画像
维度：1+
度量：1+
（2）高级图表
-
① 树形图：适合数据量较大的情况，尤其类别较多
维度：1+
度量：1 -
② 桑吉图：桑吉图是揭示数据复杂变化趋势的图表。面积图是线性维度而桑吉图可以一对多或者多对一
维度：2
度量：1 -
③ 热力图：数据在空间上的变化规律。譬如地理空间，网页浏览
维度：2
度量：1
（空间也不一定是纯粹空间，也可以是属性和维度的规律组合，比如星期表） -
④ 关系图：展现不同类别之间的数据关系，常见于各类社交社会媒体
维度：2
度量：0+ -
⑤ 箱线图：是统计用图表，用来研究和观察数据分布，也能对比数据分布
维度：1+
度量：1 -
⑥ 标靶图：也称为子弹图，是变种的条形图。常用于衡量业务销售完成情况
维度：1+
度量：2 -
⑦ 词云图：文本分析利器
维度：1
度量：0 -
⑧ 地理图：数据和空间之间的关系。地理图即可通过经纬度的数值度量绘制，也能通过省市的类别维度绘制
维度：1
度量：1
Excel图表的绘制 ：
内容交给单元格
砍掉无用元素
注意搭配配色