'運營人程序員必備！大數據運營與管理手把手教會你'
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
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對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
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「大數據零基礎入門」
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
大數據開發高薪必備全套資源Oracle高級技術總監多年精心創作一套完整課程體系【大數據、人工智能開發必看】，全面助力大數據開發零基礎+入門+提升+項目=高薪！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
大數據開發高薪必備全套資源Oracle高級技術總監多年精心創作一套完整課程體系【大數據、人工智能開發必看】，全面助力大數據開發零基礎+入門+提升+項目=高薪！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
大數據開發高薪必備全套資源Oracle高級技術總監多年精心創作一套完整課程體系【大數據、人工智能開發必看】，全面助力大數據開發零基礎+入門+提升+項目=高薪！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
大數據開發高薪必備全套資源Oracle高級技術總監多年精心創作一套完整課程體系【大數據、人工智能開發必看】，全面助力大數據開發零基礎+入門+提升+項目=高薪！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
「大數據行業必備知資訊」
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
大數據開發高薪必備全套資源Oracle高級技術總監多年精心創作一套完整課程體系【大數據、人工智能開發必看】，全面助力大數據開發零基礎+入門+提升+項目=高薪！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
「大數據行業必備知資訊」
「大數據精品實戰案例」
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
大數據開發高薪必備全套資源Oracle高級技術總監多年精心創作一套完整課程體系【大數據、人工智能開發必看】，全面助力大數據開發零基礎+入門+提升+項目=高薪！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
「大數據行業必備知資訊」
「大數據精品實戰案例」
「大數據就業指導方案」
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
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Java必備工具
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最後說一下的，也就是以上教程的獲取方式！
領取方法：
1.評論文章，沒字數限制，一個字都行！
2.成為小編成為的粉絲！
私信小編：“大數據”即可！
謝謝大家，祝大家學習愉快！（拿到教程後一定要好好學習，多練習哦!)
4、數據分析工具
剩下這些工具就是按照你所選擇的方向進行學習了，主要由下面幾個類別：
- 圖表類插件：ECharts、Highcharts等功能都十分強大。
- 數據報表類：FineReport等，對於日常的報表製作，更加易學實用。
- 可視化BI類：比如FineBI、cognos、tableau等，更直接地針對業務分析。
對於企業的IT人員來說，最痛苦的事情莫過於面對業務的各種各樣的需求，IT人員要在繁忙的開發任務中抽時間來做數據分析，而業務和領導則需要等很久才能拿到數據。重複的工作太多，一旦數據、需求都上漲，將承受更大的壓力。
有問題就有對策，報表工具就應運而生了；後期流程固化之後，分析人員增多時，又有了BI這一類可與數據分析挖掘技術結合的工具的應用。轉觀這一類現象，其實在企業經營的過程中比比皆是，諸如財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數據化運營。
首先，什麼是數據運營？
簡單來說，數據運營的本質還是運營，就是一個發現問題-分析問題-解決問題的過程。所不同的是數據運營的整個過程是以數據為基礎和對象的，因此在技術上來講，實現的流程可分為以下8個步驟：需求分析、數據收集、數據整理、數據分析、數據可視化、模板開發、分析報告、模板應用。
FR報表工具就屬於數據運營
數據運營的層次
按照業務邏輯，數據化管理可以分為以下幾個層次。
1、業務指導管理。通過對數據的收集、統計、追蹤和監控搭建業務的管理模型來指導業務。例如，銷售業務中日銷售額、月銷售額、年銷售額的完成情況；電商營銷業務過程中的流量，新增用戶數，每日的成交量。
2、運營分析管理。運營分析更多注重對收集來的數據進行分析和管理，可歸納為人、貨、場、才的分析管理。例如客戶關係管理（CRM），財務分析管理，供應鏈分析管理等等
3、經營策略管理。經營策略管理擁有一手的管理決斷，對各經營環節進行對應的數據分析來修改和制定策略，比如消費者購買行為的分析，會員顧客策略，是採用積分制還是打折制。
4、戰略規劃管理。戰略規劃需要通過企業內部和外部的市場外部數據制定長遠的規劃過程，如企業競爭力分析，行業環境分析，戰略目標規劃等等。
數據運營需要學會什麼？
首先要說的是，數據運營不光是一個技術門類，同時它也是一個龐雜無比的理論門類，裡面包含了大數據、機器學習、統計學等等諸多領域的知識，很多剛接觸數據運營的人都不知道該從何學起。
這時候就需要一個學習框架，網上很多人都建議按照數據運營的過程作為學習思路：先學數據採集知識，比如dashboard；再學數據處理相關知識，比如題主說的sql屬於數據庫的數據提取；然後學習數據分析，比如Python、R等編程語言、FineBI等數據工具；然後學習數據可視化，比如Echart等等。
但是對於新手或者要轉行的人來說，這些未免過於細緻和複雜了，其實想要入門數據運營，無外乎三個字——道、法、器。
道：這裡指的是業務思想，千萬不要以為數據運營就是取數、用數，你首先要學的不是什麼編程語言或者分析工具，而是和建立業務分析體系相關的管理、營銷知識。一句話，沒有業務思想，你就算是學會了所有編程語言，也成為不了數據運營官。這一點是對於完全外行的人來說的，建議先讀一本《商務與經濟統計》。
製造業的業務指標體系
法：自然就是方法，這裡主要是指數據分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，這些都是入門數據運營所必備的知識。當然了還包括數理統計學，這些東西也不用太深入，簡單學一下與數據分析相關的內容就可以了。這方面建議新手讀一本《誰說菜鳥不會數據分析》
杜邦分析法
器：業務思想有了，分析方法也學會了，下面就可以學習數據運營用到的各種工具了。這方面東西比較多，下面我分開細說。
數據運營要用到的工具
1、數據庫語言
企業比較常用的大型數據庫有Oracle 、db2 、sql server 、Sybase、Mysql，這麼多數據庫不用都會，只要學會掌握其中一兩種就行了，新手的話建議學習sql。
學習過程的話建議先學習一些數據庫系統概論，明白其存在的意義，瞭解其在計算機系統當中的地位，然後再進行進一步探究，比如一些數據庫系統概論類的書籍。然後選擇一款規模較小的如mysql進行sql語言的實踐，再往後就是數據庫與軟件或網絡j2ee技術之間的關聯。
2、Excel
先別急著驚訝，Excel絕對是數據運營工作當中必須要掌握的工具！想要精通Excel也絕對不是你想象的那麼簡單，起碼要學會Excel裡的各種進階操作，比如透視表，再高級一點的函數可以等你入門後再學習。
學習過程可以按照這個順序來：
- 表格初級操作：很簡單，就是排序、定位、篩選等等；
- 初級函數：sum、if等這些邏輯判斷函數和運算函數，一般也很容易學會；
- 透視表：沒啥說的，學會透視表是必須的！
3、Python/R語言
作為偏向於數據分析的編程語言，R與Python其實都是差不多的，但是就學習難易上講我還是推薦Python，因為Python幾乎可以說是市面上最簡潔、最強大、最成功的編程語言了，標準的全能語言。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，現在也用於報表開發和實現辦公自動化。Python的學習不建議從書本上學習，初學的話先找一本基礎教程簡單看一下，最重要的是要學會實踐，從網上爬蟲做起，慢慢上手一些難度較大的項目，學會之後報表開發就相當簡單了。
大數據開發高薪必備全套資源Oracle高級技術總監多年精心創作一套完整課程體系【大數據、人工智能開發必看】，全面助力大數據開發零基礎+入門+提升+項目=高薪！
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謝謝大家，祝大家學習愉快！（拿到教程後一定要好好學習，多練習哦!)
4、數據分析工具
剩下這些工具就是按照你所選擇的方向進行學習了，主要由下面幾個類別：
- 圖表類插件：ECharts、Highcharts等功能都十分強大。
- 數據報表類：FineReport等，對於日常的報表製作，更加易學實用。
- 可視化BI類：比如FineBI、cognos、tableau等，更直接地針對業務分析。
FineBI分析工具
5、移動端&大屏可視化分析
模板應用成熟後，考慮更好的為管理層和領導層服務，可以結合目前當下的HTML5技術，APP應用去做更好的應用。