数据运营：需要学会什么、需要用到什么工具

对于企业的IT人员来说，最痛苦的事情是面对各种业务需求。IT人员需要花时间在繁忙的开发任务中进行数据分析，而业务和领导者需要等待很长时间才能获得数据。重复工作太多，一旦数据和需求上升，压力就会更大。如果有问题，就会有对策，报告工具应运而生；后期流程固化后，当分析师数量增加时，BI等工具可以与数据分析和挖掘技术相结合。另一方面，这种现象在企业经营过程中随处可见，如财务、销售、市场等业务本身就有很强的数据分析需求。如果应用于个人或某个问题称为数据分析，则投资于企业业务水平以帮助管理产生效益的可称为数据操作。首先，什么是数据操作？简单地说，数据操作的本质是操作，这是一个发现问题——分析问题——解决问题的过程。不同的是，数据操作的整个过程是基于数据和对象的。因此，在技术上，实现过程可分为需求分析、数据收集、数据分类、数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告和模板应用八个步骤。根据业务逻辑，FR报表工具属于数据操作数据操作的层次，数据管理可分为以下层次。业务指导管理。通过收集、统计、跟踪和监控构建业务的管理模型来指导业务。例如，完成中日销售、月销售和年销售；电子商务营销业务流程中的流量、新用户数量和日交易量。操作分析管理。操作分析更注重对收集到的数据的分析和管理，可归纳为人、货、场、人才的分析和管理。例如，客户关系管理（CRM），财务分析管理、供应链分析管理等业务战略管理。业务战略管理有第一手的管理决策，对每个业务环节进行相应的数据分析来修改和制定策略，如消费者购买行为分析、会员客户策略、积分系统或折扣系统。战略规划管理。战略规划需要通过企业竞争力分析、行业环境分析、战略目标规划等内外市场数据制定长期规划流程。数据操作需要学习什么？首先，数据操作不仅是一个技术类别，也是一个复杂的理论类别，包括大数据、机器学习、统计学等领域的知识。许多刚接触数据操作的人不知道从哪里学习。此时需要一个学习框架，网上很多人建议按照数据操作的过程作为学习思路:先学习数据采集知识，比如dashboard；学习数据处理的相关知识，如SQL属于数据库的数据提取；然后学习数据分析，如Python、编程语言、FineBI等数据工具，然后学习数据可视化，如Echart等。但对于新手或想转行的人来说，这些都太细致和复杂了。事实上，如果你想开始数据操作，你只需要三个字：道、法、器。道：这是指业务理念。不要认为数据操作是数字和数字。你必须学习的第一件事不是编程语言或分析工具，而是与建立业务分析系统相关的管理和营销知识。总之，没有商业思维，即使你学会了所有的编程语言，你也不能成为数据运营商。对于完全外行的人来说，建议先读一本《商务与经济统计》。制造业业务指标系统方法：自然是方法，主要指杜邦分析、漏斗分析、四象限分析等数据分析方法，是入门级数据操作所必需的知识。当然，它也包括数学统计，这些东西不需要太深入，只是学习与数据分析相关的内容。在这方面，建议新手阅读杜邦分析工具《谁说菜鸟不会数据分析》：有了商业理念和分析方法，他们可以学习数据操作中使用的各种工具。这方面有很多东西。让我单独详细说明一下。1.数据库语言企业常用的大型数据库有Oracle、db2、sqlserver、Sybase、Mysql，这么多数据库不需要，只要学会掌握其中一两个，新手建议学习sql。在学习过程中，建议先学习一些数据库系统概论，了解其存在的意义，了解其在计算机系统中的地位，然后进一步探索，如一些数据库系统概论书籍。然后选择mysql等较小的sql进行sql语言实践，然后是数据库与软件或网络j2ee技术之间的关联。2.不要对Excel感到惊讶。Excel绝对是数据操作中必须掌握的工具！精通Excel绝对不像你想象的那么简单。至少你应该学习Excel中的各种高级操作，如透视表。更先进的函数可以等到你开始学习。学习过程可以按照这个顺序进行：表初级操作：非常简单，即排序、定位、筛选等；初级函数：sum、一般来说，if等逻辑判断函数和操作函数也很容易学会；透视表：没什么好说的，学透视表是必须的！3.Python/R语言作为一种偏向于数据分析的编程语言，R实际上与Python相似，但在学习难度方面，我仍然推荐Python，因为Python几乎是市场上最简单、最强大、最成功的编程语言和标准的全能语言。Python是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态语言，最初用于编写自动脚本，现在也用于报告开发和办公自动化。不建议从书本上学习Python的学习。如果你刚开始学习，先找一个基础教程，简单看一下。最重要的是学会练习，从网上爬虫开始，慢慢开始一些比较难的项目。学完之后，报告开发就相当简单了。4.剩下的数据分析工具是根据您选择的方向学习的，主要由以下类别组成：图表插件：ECharts、Highcharts 等功能都很强大。数据报表类：FineReport 等等，对于日常报表制作，更容易学习和实用。可视化BI类：例如 FineBI、cognos、tableau 等待，更直接的业务分析。移动终端FineBI分析工具5&大屏幕可视化分析模板应用成熟后，考虑更好地服务于管理层和领导层，APP应用可以结合当前的HTML5技术进行更好的应用。FineBI可视化总结数据操作（管理）是数据分析的上层建筑，不能带来最大的性能和效率。只有以最实际的方式将正确的分析结果应用到业务层面，才能产生效益。只有不断产生效益，才能称之为数据操作（管理）。