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内容来源：友软网络所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

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王者荣耀赛事数据运营分析：从菜鸟到军师 𐟌Ÿ本文为”2023BI数据分析大赛“参赛作品，未经授权禁止转载。 𐟔𘥛⩘Ÿ成员：林洪，现任某科技公司数据分析师，业余时间热爱“王者荣耀”，但技术一般，常年在低星段位徘徊。 𐟔奷奅𗯼šFineBI 𐟔Ž作品背景 𐟔𙤽œ为一个王者荣耀的业余玩家，林洪常年稳定在低星段位，战绩惨淡。后来他发现，除了个人操作，赛后数据复盘对比赛结果影响巨大。于是，他开始深入研究KPL比赛，发现每个战队都有数据分析师的参与。这个角色类似于电竞职业战队的大脑，负责收集、整理和分析战队、选手以及比赛的各方面数据，从而对比自己和对手的团战偏好和打法风格。简言之，电竞数据分析师利用专业技能成为“资深军师”，是电竞行业持续热门和发展的重要“辅助”职业之一。 𐟔𚧬줸€模块——当前赛季局势分析 𐟔𚧬줺Œ模块——单个战队分析 𐟔𚧬줸‰模块——战队PK分析

数据分析转行指南：越早越好！聪明人总能在合适的时候做出正确的选择！如果你对自己的行业和岗位没有信心，看不到未来的方向，那么我强烈建议你最好在35岁之前做出改变。35岁是人生的一大分水岭，想要不被职场淘汰，就要抓住这个关键时期。转行是一个重启人生的重要手段。大家都知道，现在是数字化时代，数据无处不在，生活和工作中很多东西都离不开数据。数据分析的需求存在于我们生活的方方面面。有需求就有市场，所以数据分析岗位在很长一段时间内都会非常热门。如果你想要入行，一定要趁早。如果你还在犹豫，等过两年，年龄越来越大，市场也趋于饱和了，你再想入行，那就真的晚了。既然转行这条路迟早要走，不如趁早。那么，转行数据分析需要掌握哪些能力呢？必备技能 𐟓Š 商业数据分析：掌握Excel基础知识、Excel函数、Excel数据表。数据可视化：了解商业智能分析概念、PowerBI数据处理、FineBI基础操作、Tableau可视化表盘。数据运营指标体系：熟悉数据分析标准流程、指标体系搭建、AARRR流量漏斗模型、行业分析方法。 MySQL数据库：掌握数据库系统概论、MySQL数据查询、MySQL应用。 Python数据分析：学习Python语言基础、面向对象编程、网络爬虫框架、Python高级数据分析、Python办公自动化。机器学习：掌握无监督机器学习、有监督机器学习、Adaboost集成算法。 ETL和数据仓库：了解Linux基础知识、Hadoop生态圈、数据治理和ETL工具、Hive和数据仓库、数据挖掘算法。适合的岗位 𐟓‹ 掌握了数据分析能力，你可以选择以下岗位：数据分析师商业分析师数据科学家数据运营数据产品经理战略分析师算法工程师数据开发工程师就业方向 𐟌 数据分析的就业方向非常广泛，可以选择互联网、金融、企业咨询、医疗健康、文化娱乐等行业。数据分析的选择方向很多，而且不限行业。有时候人生的失败就在于没有在正确的时间做出正确的选择。如果你还在犹豫转行，不确定方向，那么可以选择找专业人士了解一下，看看自己到底适不适合哦~

10本数据可视化经典书籍推荐 𐟌Ÿ数据可视化是数据分析师的必备技能，以下是10本值得一读的数据可视化书籍，帮助你提升图表制作水平，成为数据呈现专家！ 𐟓š《数据可视化：从数据到洞察》 𐟓š《数据可视化之美：Python图表绘制指南》 𐟓š《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南（增强版）》 𐟓š《数据可视化设计指南：从数据到新知》 𐟓š《Excel数据分析可视化实战》 𐟓š《Power BI数据可视化从入门到实战》 𐟓š《业务可视化分析：从问题到图形的Tableau方法》 𐟓š《数据可视化分析：Tableau原理与实践》 𐟓š《R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化（全彩）》 𐟓š《更好的数据可视化指南》 𐟓š《数据可视化（纪念版）》这些书籍涵盖了从基础到进阶的数据可视化知识，无论你是初学者还是资深分析师，都能找到适合自己的内容。快来提升你的图表制作能力吧！

如何从零开始成为数据分析师？嘿，大家好！作为一个从会计转行到数据分析师的过来人，今天我想分享一些我的心得和经验，希望能对正在努力学习的你们有所帮助！𐟌Ÿ 初级Excel技能（1-2周）首先，Excel是数据分析的基石！我强烈推荐大家去看看王佩丰的《Excel 基础教程 24讲》和戴师兄的《Excel 2.0版》。这两套教程真的非常实用，学好了之后，数据导入、清洗、分析和可视化都变得非常简单！𐟒ꊧ𛟨�Ÿ𚧡€（1-2周）接下来是统计学基础，我个人的入门书是《深入浅出统计学》。这本书写得非常通俗易懂，配合戴师兄的《系统认识数据分析》视频，理论部分就搞定了。面对各种不确定因素时，你会发现自己更有底气！𐟓š BI数据可视化（2-3周） BI工具是必备技能，我推荐大家看看孙兴华的《Power BI基础》系列和戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》。不仅仅是Excel，这些工具能让你更专业、更炫酷地呈现数据！𐟓Š SQL数据库查询（1-2周）掌握SQL语言，就能轻松操控数据库。我建议大家看看某站的《mysql基础+高级教程》视频，再辅以《SQL进阶教程》。这样数据提取和分析就会变得得心应手！𐟒𛊐ython数据分析（1周左右） Python是数据科学的必备语言，不容忽视！我推荐大家看看孙兴华的《Python分析三部曲》和《跟着孙兴华学习Python基础》。掌握了NumPy、Pandas、Matplotlib这些库，你在数据领域就能游刃有余！𐟐 业务知识掌握（1周左右）最后，为了更深度的数据理解，我推荐大家阅读《深入浅出数据分析》和《精益数据分析》。这些书能丰富你的业务知识，让你的数据分析更有深度！𐟓ˆ 学习小贴士记得好记性不如烂笔头，动手操作，多做笔记，事半功倍！在学习数据分析的路上，一定要坚持，早日实现你的转行梦想！加油吧，各位小仙女们！𐟚€𐟒𜊊希望这些建议对你们有帮助，祝大家都能成为优秀的数据分析师！𐟌Ÿ

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女生做数据分析？别急，先看看这些！嘿，姐妹们！最近是不是在琢磨未来的职业方向？如果是的话，我有一个超级棒的建议——数据分析！这几年这个行业可是火得不行，简直是职场上的新宠儿。𐟒𜢜芊首先，随着新能源、医疗、互联网、车载等行业的飞速发展，数据分析的岗位如雨后春笋般冒出来。不管你是刚毕业还是在职场摸爬滚打多年，年龄和学历都不是问题，反而越老越吃香！𐟒갟’– 不过，虽然数据分析看起来很美，但转行之前一定要慎重！别盲目跟风，因为这个行业虽然门槛低，但并不意味着没有门槛。以下几类人可能不太适合学数据分析：没有学习意识且吃不了苦的姐妹们要慎重考虑！年龄超过35岁且没有相关基础的小仙女们不建议冒然转行！想以数据分析就业的，学历不能低于本科，现在的就业市场就是这么竞争激烈！接下来，我给大家分享一下学习数据分析的路径和技能： SQL 推荐小破站视频：《戴师兄SQL入门实战》学到的技能：数据库基础知识、数据查询、分析 BI（商业智能）推荐小破站视频：《孙兴华POWERBI教程》《15小时学会POWERBI数据分析大师课》学到的技能：数据可视化 Tableau 推荐小破站视频：《Tableau零基础教程》《戴师兄数据分析课》学到的技能：基础图形绘制、数据可视化 Python 推荐小破站视频：《Python分析三部曲》学到的技能：pandas、numpy、sk-learn 就业方向：金融分析师：从事数据分析工作，负责市场分析、风险评估、投资组合管理等相关工作。商业分析师：通过分析组织的业务流程和运营，提供战略建议。社交媒体分析师：负责对社交媒体平台上的数据进行分析，为企业的社交媒体营销提供数据支持。总的来说，数据分析目前前途广阔，各行各业都需要。就算不考虑转行的小伙伴也可以学习，多一项技能总是不会错的！快来加入我们，一起迎接未来的挑战吧！𐟚€𐟌Ÿ

如何高效学习数据分析？这些建议太实用了！嘿，大家好！今天我想和大家聊聊学习数据分析的一些心得，但别急，这可不是一般的学习笔记哦！𐟓š✨ 首先，我要给大家一个忠告：千万别以学习的心态去学数据分析。为什么呢？因为只有兴趣才能让你事半功倍，没有技巧和实践，再多的知识也会在脑袋里打转。𐟤ﰟ’ኊ刚开始的时候，我也是东学一下西学一下，结果效率低到谷底，学习时间也拉长了不少。所以，大家一定要规划好学习路线和每天的学习计划，保证新知识的输入的同时也要注重复习，不要一边学一边忘哦！𐟗𚰟“š 好了，不废话了，下面分享一下我的学习路线和途径，希望对你们有所帮助： Excel - 先看看《王佩丰Excel基础教程24讲》，再学学《Excel动态仪表盘制作流程》。这是数据存储、处理、分析、呈现的基本技能。 Sql - 刷一刷《戴师兄sql入门实战》。学好了，你就能轻松应对数据库基础知识、数据查询、分析了。 BI - 参考《孙兴华POWERBI教程》和《15小时学会POWERBI数据分析大师课》。这是数据可视化的必备技能。 Tableau - 学习《tableau零基础教程》和《戴师兄数据分析课》。掌握基础图形绘制和数据可视化。 Python - 参考《黑马程序员python教程》和《零基础入门python》。掌握pandas、numpy、sk-learn等技能。 R语言 - 学习《R语言入门与数据分析》和《R语言基础课程6讲》。建立R语言基础。对了，就业方向嘛，大公司更需要数据分析师哦，互联网大厂、银行、通信公司、各行业巨头都是你的选择。记得，规划好学习计划，每天稳定学习，别一天信心满满，第二天学20分钟，要有坚持力！𐟒갟Ž转行确实不轻松，但别灰心，每个月学的内容都是为了适应未来的工作。行动力和执行力是成功的关键，别人努力读好几年的书，也是有道理的。工作使我快乐，数据分析是门有窍门的技能，你也可以行！𐟌Ÿ𐟚€ 希望这些建议对你们有帮助，祝大家都能成为数据分析高手！𐟚€

𐟒𜠤𛎩›𖥼€始，年薪20万数据分析师之路！ 𐟌Ÿ 想要从零开始转行成为年薪20万的数据分析师？这里有一份详细的学习路线图，助你一臂之力！ 𐟓Š Excel技能提升从Excel基础操作到高级函数，再到数据透视表和图表绘制，掌握这些技能是数据分析的基石。 𐟒𞠍ySQL数据库管理了解数据库系统基础，掌握MySQL的安装与配置，数据表管理，数据查询，以及函数和基础操作。 𐟓ˆ BI数据可视化从PowerBI到Tableau，学习数据处理和可视化，让数据以直观的方式呈现。 𐟓Š 数据运营指标体系掌握数据分析流程，搭建指标体系，运用AARRR模型、PEST分析等工具进行行业分析。 𐟒𛠐ython数据分析从Python基础到高级特性，包括IO操作、面向对象编程，以及数据分析库如Numpy、Pandas和Matplotlib。 𐟤– 机器学习与深度学习深入了解K-Means、SVM、线性回归等算法原理，以及深度学习的基础知识。 𐟔砧𛼥ˆ项目实战通过数据分析项目实战，掌握BI可视化平台搭建、机器学习项目实战等技能。 𐟒𜠥𐱤𘚦Œ‡导精修简历，掌握面试技巧，准备笔试题，应对各种面试场景，包括群面、业务面、高管面和HR面。按照这份学习路线图，你将能够系统地掌握数据分析的各项技能，迈向年薪20万的数据分析师之路！𐟚€

从会计到数据分析师：我的转行心得分享嘿，大家好！作为一个曾经在会计领域摸爬滚打的小白，我现在已经成功转行成为某互联网公司的数据分析师。今天，我想和大家分享一下我的学习心得和经验，希望能对正在努力学习的你们有所帮助！𐟌Ÿ 初级Excel技巧（1-2周）首先，Excel是数据分析的基石！我强烈推荐大家去看看王佩丰的《Excel 基础教程 24讲》和戴师兄的《Excel 2.0版》。这两套教程真的非常实用，掌握它们后，数据导入、清洗、分析和可视化都变得非常轻松！𐟒갟“ˆ 统计学基础（1-2周）接下来是统计学的基础知识。我个人非常推荐《深入浅出统计学》这本书，再配合戴师兄的《系统认识数据分析》视频，理论基础打牢了，面对各种不确定性就能游刃有余！𐟓š𐟔 BI数据可视化（2-3周） BI工具是必备技能！我主要学习了Power BI和Tableau。孙兴华的《Power BI基础》系列和戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》视频都非常有帮助。不仅仅是Excel，这些工具能让你以更专业、更炫酷的方式呈现数据！𐟓Š𐟎芓QL数据库查询（1-2周）掌握SQL，你就能轻松操控数据库。我主要看了《mysql基础+高级教程》和《SQL进阶教程》。数据提取和分析变得得心应手！𐟒𛰟”⊐ython数据分析（1周左右） Python是数据科学的必备语言，不容忽视！我主要学习了孙兴华的《Python分析三部曲》和《跟着孙兴华学习Python基础》。NumPy、Pandas、Matplotlib这些库让我在数据领域游刃有余！𐟐𐟓Š 业务知识掌握（1周左右）为了更深度的数据理解，我推荐大家阅读《深入浅出数据分析》和《精益数据分析》。这些书能丰富你的业务知识，让你的数据分析更有深度！𐟓ˆ𐟓š 学习温馨提醒最后，记得好记性不如烂笔头，动手操作，多做笔记，事半功倍！在学习数据分析的路上，一定要坚持，早日实现你的转行梦想！加油吧！𐟚€𐟒𜊊希望这些经验对你们有所帮助，祝大家都能在数据分析的道路上越走越远，越走越宽！

普通大专生必看：数据分析转行指南嘿，普通大专文科生们，特别是那些没当过学生干部、没拿过奖、没做过什么项目的朋友们，你们是不是觉得毕业在即，前路渺茫？别急，今天我要和你们聊聊一个超棒的转行方向——数据分析！首先，咱们得面对现实。马上又有一大波大专生要毕业了，学文科的你们可能都想挤破头去考公务员或者做行政文员。但你们知道吗？这类工作大多工资只有三千，而且工作量大，地位也不高，说不定干几年就被更年轻、更有性价比的年轻人取代了。所以，咱们得学点能养活自己的技术，数据分析就是个不错的选择！数据分析师的起步工资就能达到8-9k，而且需求量越来越大，不仅互联网行业需要，金融、财务、医疗和信息安全等行业也都需要。那数据分析到底是什么呢？简单来说，就是用各种工具和方法来处理和分析数据，从中提取出有用的信息。为了帮助你们入门，我整理了一些学习路线和资源： Excel：这是数据分析的基础工具，推荐王佩丰的《Excel24讲》和戴师兄的《Excel基础操作》。 SQL：数据库查询语言，尚硅谷的《Hi VE教程》和黎曼的猜想《mysq|基础+高级教程》都不错。统计学：重新认识数据分析的基础，可以看看《深入浅出数据分析》和可汗学院的统计学课程。 BI工具：如powerBI和Tableau，推荐孙兴华的《power BI基础》和戴师兄的《Tableau 可视化与仪表盘搭建》。大数据处理框架：如Hadoop、Storm和Spark，这些工具能帮你处理海量数据。数据仓库：SSIS和SSAS是常用的数据仓库工具。数据挖掘工具：Matlab、R语言和Python都是不错的选择。总结一下，现在就业竞争这么激烈，咱们大专生想要有一份高收入的工作，就得用技术傍身。学生时代可能躺平了，但咱们可以用转行的努力来弥补。走在一条正确的路上，比什么都不做更重要！