成都加米谷培训学校教你如何进一步提升数据分析，下面就是，快来看看吧！

　　业务上

　　1.业务为核心，数据为王

　　了解整个产业链的结构

　　制定好业务的发展规划

　　了解衡量的核心指标

　　有了数据必须和业务结合才有效果

　　需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

　　2.思考指标现状，发现多维规律

　　熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对

　　比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间

　　拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果

　　争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘

　　业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。

　　3.规律验证，经验总结

　　发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。

　　技能上

　　1.Excel是否精钻？

　　除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。

　　写给喜欢数据分析的初学者

　　2.你需要更懂数据库

　　常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。

　　3.掌握数据整理、可视化和报表制作

　　数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。

　　这些只是学习数据分析入门的一些知识，想详细了解获取入门学习资料的可以登陆成都加米谷大数据进行了解。