在电商平台工作，我们能接触到的数据维度非常丰富。比如，从用户打开APP的那一刻起，他们的浏览和点击行为数据都会被记录，包括支付和订单行为。我们还可以通过用户的收货地址和购物习惯来推测他们的性别、所在城市的等级。基于这些数据，我们可以给用户打上各种标签，并进行多维度的分析，比如商品分析、商家分析、用户体验分析和流量转化分析。
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对各种工具的学习和应用也会增加，但数据分析的技术壁垒或难度并没有特别大：
1️⃣报表能⼒
✅即如何将数据通过可视化或表格展示出来，并提升其美观度。同时，在报表中加入一些说明文档，降低运营团队和领导使用报表的难度。其实，做到这一点已经足够了。市面上有很多可视化软件，比如微软的Power BI、阿里的Quick BI等。
✅这些软件功能大同小异，都是将数据转化为可视化的工具。大家不需要花太多时间学习软件，而应该更多地研究在不同业务场景下，如何选择合适的图表来展示数据。这需要不断尝试和积累经验，以达到更好的可视化效果。
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2️⃣SQL能⼒
✅SQL是所有数据分析工具中最核心的技能之一。因为绝大多数公司的数据都存储在数据库中，我们需要通过SQL来进行数据处理、查询和计算。这时候，对SQL能力的要求就比较高了。我们不仅要掌握基础的SQL写法，还要学会如何优化SQL语句。
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✅比如，一个业务场景可能需要我们编写几百行的SQL代码。有时，这样的查询可能需要半个小时甚至一个小时才能执行完成。但如果我们能运用子查询、连接以及其他优化方法，就能将执行时间缩短到几分钟或十分钟。这绝对是一项非常有用的技能。
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3️⃣统计和分析方法
✅运营用的比较多的AB测试需要我们运用假设检验和方差分析。我们还会进行相关分析、回归分析，以及应用一些方法论，比如RFM模型、波士顿矩阵，还有各种维度拆解分析等。这些都需要我们在业务分析中不断实践和应用。这些内容都是CDA数据分析师一级中重点考察的部分，真的建议所有想做数据分析师的小伙伴，都去考一下CDA数据分析师，这对数据分析能力是个全面的提升。
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4️⃣业务理解和数据逻辑
✅这也是最重要的部分。即使我们掌握了高级的软件技能，能够快速完成数据分析，甚至使用算法和方法展示数据，但从数据到结论的转化需要我们深入理解业务。因此，对业务的理解至关重要。
#CDA数据分析 #电商 #CDA证书 #考证 #数据分析师
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对各种工具的学习和应用也会增加，但数据分析的技术壁垒或难度并没有特别大：
1️⃣报表能⼒
✅即如何将数据通过可视化或表格展示出来，并提升其美观度。同时，在报表中加入一些说明文档，降低运营团队和领导使用报表的难度。其实，做到这一点已经足够了。市面上有很多可视化软件，比如微软的Power BI、阿里的Quick BI等。
✅这些软件功能大同小异，都是将数据转化为可视化的工具。大家不需要花太多时间学习软件，而应该更多地研究在不同业务场景下，如何选择合适的图表来展示数据。这需要不断尝试和积累经验，以达到更好的可视化效果。
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2️⃣SQL能⼒
✅SQL是所有数据分析工具中最核心的技能之一。因为绝大多数公司的数据都存储在数据库中，我们需要通过SQL来进行数据处理、查询和计算。这时候，对SQL能力的要求就比较高了。我们不仅要掌握基础的SQL写法，还要学会如何优化SQL语句。
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✅比如，一个业务场景可能需要我们编写几百行的SQL代码。有时，这样的查询可能需要半个小时甚至一个小时才能执行完成。但如果我们能运用子查询、连接以及其他优化方法，就能将执行时间缩短到几分钟或十分钟。这绝对是一项非常有用的技能。
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3️⃣统计和分析方法
✅运营用的比较多的AB测试需要我们运用假设检验和方差分析。我们还会进行相关分析、回归分析，以及应用一些方法论，比如RFM模型、波士顿矩阵，还有各种维度拆解分析等。这些都需要我们在业务分析中不断实践和应用。这些内容都是CDA数据分析师一级中重点考察的部分，真的建议所有想做数据分析师的小伙伴，都去考一下CDA数据分析师，这对数据分析能力是个全面的提升。
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4️⃣业务理解和数据逻辑
✅这也是最重要的部分。即使我们掌握了高级的软件技能，能够快速完成数据分析，甚至使用算法和方法展示数据，但从数据到结论的转化需要我们深入理解业务。因此，对业务的理解至关重要。
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