一、文科生怎么学学简单的数据分析

我羡慕那些从学校走出甚至还未走出的时候，就可以以自己学会的知识和技术来创造价值的人；而另外一些人，比如我，要再过很久才能找到自己的位置。已经开始读这篇文章的话，你与我很可能是同类。

大学期间，我基本算得上是个正牌的文科生。毕业之后，目光却逐渐转向数据分析，这个跨度颇有点不靠谱的意味。不过，在岗位上一段时间之后，我发现像我这样的人不在少数，只是他们可能在开始时距离“数据”没有那么远，例如传媒或者社会科学，但大家跨越自己原专业、进行新知识学习的程度是相似的。

既然如此，也一定会有后来人需要这些故事和鼓励，使他们在立志的时候，得到一些示例、经验以及方法，大致的感知某些路径，以便在专业背景弱势、技术起点偏低的情况下，避免绕弯路，避免挫折，更有效率的前进。

豆瓣配套豆列：从文科生到数据分析师（书籍部分）

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我们所说的“数据分析”：产业与链条

“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。

我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。

对单一产品来讲，数据分析（非挖掘）的集中体现，往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。产品经理也可以依据产品日常数据进行用户需求分析。从典型性上看，电商和网络游戏是这个框架下比较成熟的两类数据链条。

对于商业咨询/研究来讲，数据分析为观点服务，这里的数据分析，选样、分析过程、呈现都是依附于特定商业目标和商业逻辑的，没有太多的共性。重要的是要知道如何获取高质量的数据，以及熟练使用业界通用的分析方法。

此外，在一些商业提案、演讲、培训中也会用到数据分析，这里的数据分析更是为了主题服务，一方面需要描述市场规模、时间变化趋势等的宏观数据，另一方面需要具体的案例数据，讲述提案所涉及的方法在哪些指标上使客户/用户得到提升。

综上，数据分析可能出现在产业链条的任何一个位置，产品、运营、市场，甚至销售、商务、人力，等等等等，当然职位可能就叫数据分析，但理解这个职位在哪一个业务板块，会更利于数据分析的进行。

转型数据分析，早期技能综述

数据分析在我看来是个无底洞，越做越觉得技能欠缺——文科生可能尤其如此，因为他们几乎零基础；这如果不令他们陷入迷茫，就很可能令他们陷入知识获取的癫狂状态。

深浅远近的知识一起吃未必不好，不过我还是建议入门早期首先关注三个方面：

二、一个好的产品经理需要哪些特质？

转载以下资料供参考

产品经理应具备的素质

1、 知识全面

用户体验、行业了解、界面设计、技术实现、推广、运营……等都要懂!

2、 善于沟通

能倾听别人所说，和什么人都能聊起来，并能从中挖到问题!

3、 逻辑清晰

思维必须清晰，在每个点上都有明确的是或不的判断，如果有第三种可能，一定是有问题的。

4、 数据分析能力

有这个分析数据的能力，并能善用数据，有些情况要先作假设、再积累数据、再分析验证!

5、 学习能力

这个行业本身就是变化快，要学的东西和要体验的产品太多了!

6、 懂项目管理

这里不能把产品管理和项目管理混淆，一个是关注作什么，一个是关注任务是什么。

7、 有强大的执行力

我们不缺少想法，但缺少能执行出来的人!

8、 有激情有活力

这是爱产品、有责任的一种表现!

9、 领导力

必定不是一个人在战斗，谁愿意和你一起战斗，谁愿意为此作到最好!

10、 自省和总结

不熟走向成熟。

三、互联网产品经理，怎么提高产品规划能力？

最基本的衡量，就是产品经理从需求发现开始到完成产品上线，并持续运营，实现既定产品目标，可以说是入门了。

能力要求：

1. 学习能力（Learning Ability）;

2. 执行力（Execution）;

3. 沟通能力（Communication）;

4. 行业融入（Industry Intimating）;

5. 心态和情商（AQ&EQ）;

6. 技术基础修养（Technology Understanding）;

7. 市场分析能力（Industry Understanding）;

8. 数据分析（Data Analyzing）;

在实践工作中的产品经理，都很难做到全面发展，以下每个能力水平项目，有些达到60分就差不多，但必定有自己的强项，有突出的特点，就是通俗说的特长，整个团队取长补短，共同发展。

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