CPDA|先学数据分析工具还是数据分析思维？

CPDA|先学数据分析工具还是数据分析思维？

对于刚刚入门数据分析的人来说，不知道是先学数据分析的工具，还是要先掌握数据分析思维和方法，甚至纠结不清，到底是数据分析工具学习重要还是数据思维学习重要？

首先，需要认清一个观念，数据分析是一种能力，而不是一种岗位。

然后，再了解一下数据分析师日常的工作流程：
比如公司有一款APP，平时“日活”稳定在9W-10W之间，但是10月26日忽然跌到了8.8W，到10月27日掉到了8.5W，这时候产品负责人急了，需要数据分析师配合排查下日活下跌的原因。

接到这个任务时，数据分析师开始有一个分析框架的雏形：“日活”指标下跌了多少？是正常范围内的下跌？还是突发式的下跌？（What）是整体用户下跌，还是部分用户？（Who）下跌具体是从什么时候开始的？（When）什么原因会导致下跌？是某个渠道推广到期？还是产品更新导致登录有问题？（Why）

接下来，会把近期数据从数据库中提取出来，数据提取这步用到了SQL。
数据整理清洗和分析用到了Excel。

数据提取后，会做具体的分析，到了分析这步就会用到统计学知识和数据分析方法论。
比如：本周和上周对比环比下跌了多少？这里涉及到了统计学中环比的概念，还有对比分析方法。
找到了原因后，会提出解决办法，推动产品部门落地执行。在沟通和展示的过程中，可能会用PPT。

根据以上工作场景，我们可以得出结论：数据分析工具和数据分析思维同时都需要学习，但是数据分析思维和方法更重要一点。
如果只学会了工具，但在实际工作场景中不会应用或者没有分析思路，这是很致命的。
就好比买了一堆食材，但不会做。如果学了分析方法，但是不知道怎么提取数据分析数据，就好比手里有一个食谱，但是菜在冰箱里拿不出来。

数据分析师的工作最终都不会脱离业务存在，每一步的执行和思考都需要工具的使用和数据分析方法论的应用，二者缺一不可。