很多人在刚开始学习数据分析的时候，往往会把大部分注意力放在各种工具的学习上。
先学习Excel函数，再去掌握SQL语法，之后又陆续接触Python以及BI工具。看起来学习的内容变得越来越多，但是当真正面对一份业务数据时，依然不太清楚应该从什么地方开始进行分析。
哪些指标需要重点关注，数据出现变化以后代表着什么样的问题，不同维度之间应该如何进行拆分，以及最后怎样把分析结果整理成能够支持决策的结论，这些问题往往比单纯的工具操作更加容易让人卡住。
出现这样的情况，并不一定是因为学习的内容不够多，而是整个学习过程当中缺少一条相对清楚的分析主线。
一套相对完整的数据分析，应该从具体的业务目标出发，先明确当前需要解决的实际问题，再根据问题设计相对应的指标以及统计口径。
接下来完成数据的获取、清洗以及整理工作，并且通过对比、趋势、结构和归因等分析方法，找到数据当中比较关键的变化。
最后再借助图表、数据看板或者分析报告，把得出的结论解释清楚，并进一步转化成能够真正执行的业务建议。
所以在学习数据分析的时候，不能只是按照工具清单一个接一个地向下推进，而是需要围绕一套完整的分析流程，逐渐建立起相对应的能力。工具主要解决的是具体的操作问题，而业务理解能力以及分析逻辑，决定的则是整个分析工作的方向。
对学习比较迷茫的，可以参考一下这条学习路线👇
