大学生购物渠道数据分析图表-大学生购物渠道数据分析图表怎么做

摘要： 抖店看数据用哪个好点？零基础怎样学数据分析？自学数据分析需要看哪些书？抖店看数据用哪个好点？1 推荐使用阿里巴巴旗下的1688数据开放平台和淘宝联盟的淘宝客等工具，它们的数据来源相...

1. 抖店看数据用哪个好点？
2. 零基础怎样学数据分析？
3. 自学数据分析需要看哪些书？

抖店看数据用哪个好点？

1 推荐使用阿里巴巴旗下的1688数据开放平台和淘宝联盟的淘宝客等工具，它们的数据来源相对可靠，操作也比较简单易懂。
2 因为这些工具可以提供详细的商品数据、店铺数据、流量数据等，便于分析抖音电商的潜在市场和竞争情况，同时可以了解到不同店铺的营销策略和商品趋势等，对于店铺运营和推广是非常有帮助的。
3 另外还可以借助第三方数据分析平台，如艾瑞、百度指数、谷歌趋势等，获取更全面、深入的市场数据和消费趋势的分析，以便更好地把握市场机会。

亲，我这边为您查询到到答案是：最好的数据分析工具可能是Tableau，它可以帮助您快速分析和可视化数据，以便更好地了解您的业务情况。

Tableau可以帮助您快速分析数据，并创建动态图表，以便更好地了解您的业务情况。

Tableau还提供了一系列丰富的数据分析功能，可以帮助您更好地理解您的业务数据。

零基础怎样学数据分析？

我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。

个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。

然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。

说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。一个是茶叶的大数据应用，一个是鲜花的大数据应用，都是比较小众的高毛利品种，很多茶商花商靠我们的大数据来指导销售。

拿茶叶来说，我国幅员辽阔，各个产区茶叶的***摘最佳时间是不同的，而各个销区的茶叶的消费习惯也是不同的，从大数据中间就可以很明确的看到这种淡旺季和供销关系。通过大数据系统，茶商就可以很清晰的制定出全年的购销***，并借此早早安排好自己的资金和库存。而茶农也可以选择最佳的时间去***摘和烘焙茶叶。

作为一个刚入门的大数据新人，最重要的是培养自己的逻辑思维和商业敏锐度，能够用大数据来服务客户，客户赚钱了你自然就能进阶。

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。

数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的。

数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起。

通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的。对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。

机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集。机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题。学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。

通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择。一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

看楼主的专业及以后想从事的数据分析方向。

若想从事偏业务型的数据分析师，则可以确定行业方向，学习行业业务知识，一切数据分析都要建立在对业务的理解之上；其次深入学习下Excel，函数、数据***表甚至是VBA，工具使用熟练了，工作起来效率会提高很多。

若想从事技术型的数据分析师，比如数据挖掘师、机器学习等岗位，则可以修炼下自己的技术，学习数据库、数据挖掘、机器学习等知识。由于这些岗位对技术要求高，入职门槛也高，当然工资也要高些。

以我的教学经验来看，数据分析如果不走算法，是要比大数据开发要简单些，也是很多女孩子的选择。

数据分析需要学习：

1、统计学：

按照本科教材，学一下统计学就够了。

2、编程能力：

比较推荐 Python，上手比较快。

3、数据库：

数据分析师经常和数据库打交道，学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理等。

4、数据仓库：

简单说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

5、数据分析方法：

可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法。

6、数据分析工具

比如做数据可视化的 Tableau等。

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相关：大数据开发和大数据分析有什么不同？

自学数据分析需要看哪些书？

任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位，更便于大家挑选。

Part 1 | 入门版

适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。

• 深入浅出数据分析 ：HeadFirst 类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。
• 谁说菜鸟不会数据分析：不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。
• ***裸的统计学 ：作者年轻时是个追求学习意义的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的[_a***_]。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。

Part 2 | 进阶版

具有一定的行业针对性，要求具备一定的分析常识，适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理。

• 精通 Web Analytics 2.0 ：此书虽老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鉴意义，现在纸质书只能上淘宝买旧书了。
• 深入浅出统计学 ：Headfirst 类书籍，可以帮助你快速了解统计方面的知识。
• 数据化管理：洞悉零售及电子商务运营 ：讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气。虽说偏向于零售业管理，但大道归一，可适用于很多行业。
• MySQL 必知必会 ：这本也是我当年学习 SQL 的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮 这个技能点。

Part 3 | 高阶版

更高阶的数据相对来说专业性较强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。

• 决战大数据 ：阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。

• 精益数据分析 ：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。

整体而言，数据分析工作对综合能力要求是较高的，想做好这份工作不是一时半会的事，需要耐心，多思考，多实践，多总结。祝愿看到这个回答的同学，都能在成为专业的数据分析师的道路上前程似锦。