有不少小夥伴問我，我想學Python數據分析，但是數學不好，英語也不好，還不是計算機專業的，能安排嗎？
我的答案是，能。
我想提幾點初學者常犯的思維誤區，正是這些誤區在阻礙我們去嘗試新事物。
誤區一：學習python數據分析需要很強的數理基礎
這個想法『部分正確』。
有良好的統計學基礎可以更容易理解數據分析的一些算法和模型，學起來會更輕鬆。
數據分析中有許多統計學的內容，但是不需要掌握多麼高階的統計學原理，只需要入門一些基礎的統計學知識，有一個基礎的統計概念即可，這樣在後面接觸數據分析的模型時也不會感到那麼吃力。
基礎的統計學基礎內容：
基本的統計量：均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等
概率分布：幾何分布、二項分布、泊松分布、正態分布等
總體和樣本：了解基本概念，抽樣的概念
置信區間與假設檢驗：如何進行驗證分析
相關性與回歸分析：一般數據分析的基本模型
……
未明之前出過一篇學習資源推薦的文章，可供參考：
數據分析學習資源整理，請查收！
誤區二：學習python數據分析英語要好
確實，學習數據分析英語底子不錯的話，學起來會覺得更有意思。
舉個例子：
圖中的單詞groupby，如果是英語不錯的同學，就知道拆分成group和by理解，讀懂它的意思是「按……分組」，能看出這句話的意思是按「產地」分組。
plt是之前定義的一個變量名，標點「.」表示調用，figure在英文裡有一個意思，表示「指定」，figsize是figure和size的組合，意思是「指定尺寸」，這個語法的用法輕鬆讀懂了吧！
你看，英語底子好的小夥伴在學數據分析的過程，就像在溫習功課。
但是反過來想，英語底子不好的夥伴，學習python數據分析時，不是更有意思嗎，像闖關學習一樣，既能提高數據分析技能，還能提高英語水平，兩全其美，何樂不為？
剛開始學時，翻譯軟體用起來呀，再不濟咱們傳統一點，翻字典也行。
既然有學習數據分析的心，就別給自己設限。
Just do it！
誤區三：「非本專業就不能學數據分析」
看到這個問題時，我的腦子充滿問號。
不是所有計算機類專業都學數據分析，也不是學習數據分析就要轉行做數據分析師。學習數據分析在當代是一種自我提升的需要，也是職場需求。就業競爭激烈，光是啃老本根本無法抵禦風險，每個人都在學習。
以用戶運營為例，用戶流失標誌著用戶生命周期的終止，優秀的運營不是事後補救，而是防範於未然，將用戶流失扼殺在萌芽階段。
以社交APP為例，優秀的運營能夠對過往流失用戶進行特徵分析，歸類特點：
（1）在流失的用戶裡有40%的用戶沒有完善資料；
（2）流失用戶裡有30%沒有選擇興趣圈子；
（3）新註冊用戶沒有導入通訊錄好友的流失率比導入的高24%
（4）新註冊用戶前2個月最容易流失，流失率高達52%
通過特徵分析，可以得到更為準確的流失概率預測，對於不同活躍度的用戶，有針對性地採取策略：
（1）用戶註冊後提供新手引導，提醒完善資料；
（2）完善用戶資料後，提供興趣圈子選擇，根據興趣推薦優質內容、可加入的群組、關注大V用戶等等；
（3）完善資料後引入好友推薦，確定是否開啟讀取通訊錄好友權限，如果用戶選擇不開啟權限，有沒有替補措施，比如推薦APP上有相似興趣的用戶；
（4）對於這部分處於產品適應期的新增用戶，採取用戶召回手段：
① 增加接觸：簡訊通知，在用戶註冊時發出是否開通簡訊通知權限請求，對於已同意的用戶，在用戶距上次登錄時間達到14天時發送簡訊，在達到30天時再次發送簡訊；增加登錄提示，系統記錄用戶距離上次登錄的時間，在用戶再次登錄後彈出歡迎語，增加用戶和APP的情感連接。
② 增加體驗：除了根據用戶的興趣標籤進行內容、活動等推薦，還可以基於老用戶的行為習慣分析，掌握用戶行為趨勢和偏好，對新用戶提供（也可以包含老用戶）「猜你喜歡」，增加用戶體驗；定期發起APP用戶調查；對於登錄次數/活動參與次數（指標根據策略需要制定），贈送免費活動票/活動優惠券等，增加吸引力和參與度。
……
結合數據分析，你的運營水平又上了兩個層次，這也是為什麼現在那麼多企業推崇『數據化運營』的原因，懂得解讀數據，能提升運營水平，找到業務增長的路徑。
所以說，學習數據分析的過程，也是培養數據思維和數據分析技能的過程，讓你的思維和能力最終為業務增長賦能。
業務人員學數據分析的優勢
現在，很多中小型公司還沒有專門的數據部門，更多的是靠業務人員自己去挖數據，理解數據，因此學習數據分析的業務人員越來越多。
業務人員學習數據分析的優勢在於，他能夠靈活地將自己工作中的問題和經驗帶入到數據分析學習中，結合業務需要學習數據分析，更加遊刃有餘。
比如數據分析學習中的K-Means聚類——這是技術，但技術是為業務服務的，而K-Means聚類常用於用戶分群、產品組合等。
比如運營需要對用戶分群，找出不同群體對應的價值。結合RFM模型，選取關鍵的幾個數據指標，利用K-Means聚類對客戶進行分群，結合業務對每個客戶群進行特徵分析，識別各個客戶群體的不同價值，制定相應的營銷策略，提供個性化的產品和服務。
記住，數據分析並不是一個結果，只是過程。
數據分析的最終目的是增長業務。同時掌握業務技能和數據分析的人才，在風雲變幻的職場上是強大的。
將挑戰看成跳板，超越挑戰，你能跳得更遠。
業務人員學數據分析的不便
工作忙，時間少，連計劃都不知道怎麼制定；
止步於編程軟體安裝的技術小白，寸步難行；
學習內在驅動力不足，缺乏自律性，容易放棄；
學習內容鬆散，感覺沒有深入學習，止步於實操；
一個人學不下去，總感覺自己摸索到的答案是錯的。
針對每一位自學數據分析困難戶，未明學院精心打造了Python編程入門+數據分析課程， 課程的優勢在於：
1.系統的知識體系，循序漸進的學習節奏
目標人群：「工作忙，時間少，連計劃都不知道怎麼制定。」
擁有豐富業務+教學經驗的專業導師設計課程大綱，課程設計科學合理，循序漸進的學習節奏，適合零基礎入門數據分析人群。在線錄播的形式，自由把握學習進度和學習時間。
2．在線編程，無需安裝軟體和配置環境
目標人群：「止步於編程軟體安裝的技術小白，寸步難行。」
課程提供在線編程，不需要額外安裝軟體和配置環境，降低學習難度。
3.闖關式學習，將學習拆分成碎片，像玩拼圖一樣組建知識體系
目標人群：「學習內在驅動力不足，缺乏自律性，容易放棄。」
將「大拼圖」一樣的知識體系拆分成了一塊一塊小知識點，每闖過一關，你的知識體系拼圖就更完整了。
如果以平均每天一關，40分鐘的節奏學習，正常2個月就可以學完。考慮到有些小夥伴日常還有其他工作或學習安排，我們特別將老師答疑指導時間放寬到6個月，並且課程永久可看，方便日後複習！
4.通關測試+代碼實操練習，課後作業鞏固，理論實踐雙結合；
目標人群：「學習內容鬆散，感覺沒有深入學習，止步於實操。」
九大示範項目貫穿全程，每個關卡採用通關測試+代碼實操練習，還用擔心學習不夠深入，止步於實操嗎？
5.老師全程陪伴+社群打卡監督，讓學習不迷茫！
目標人群：「一個人學不下去，總感覺自己摸索到的答案是錯的。」
不懂的問題都可以問老師，老師會及時在線答疑。還可以把學習心得分享在群裡，再也不用擔心你的同齡人在學習時，而你在迷茫的問題！