这里给大家举个例子 。
最近发现DAU发生了比较明显的下降 。 我们通过各种分析方法 ， 最后得出来的数据结论是：因为23岁以下的用户群体发生了比较明显的下降 。 到这里我们只是发现了数据层面的原因 ， 那么为什么会下降呢？这里就需要去对业务进行了解 。
进一步发现23岁以下的用户主要是学生群体 ， 可能恰好赶上学校陆续开学 ， 从而影响了这段时间的活跃度 。 因此导致23岁以下用户群体发生了大幅度的下降 。
到这里其实我们才是对整个问题有了最本质的归因 。 数据层面看到是23岁以下的用户发生了下降 ， 最本质的业务原因是由于这部分学生群体开学了 ， 没有时间来活跃了 ， 这个其实是我们要做的 。
03、基于现有问题给出策略上建议
这里面之所以用建议 ， 是因为其实作为分析师可能对这个业务是没有决策权的 ， 只是建议权 。
继续回到上一个例子 ， 发现最近DAU下降了 ， 主要是学生群体的下降 。 那么有什么办法？是否能够让学生群体在上学的时候也能够活跃呢？或者说如果学生群体在上学时候没法活跃 ， 那么有没有什么办法去看一下其他非学生用户群体的渗透率是什么样子 。 有没有办法让非学生群体的渗透率变高 。
针对这些环节 ， 你还缺哪些能力 ， 就可以根据具体的技能点查漏补缺 。
会用Excel ， 真的需要再学Python吗？ 很多读者来问我 ， 说我现在已经Excel了 ， 我还有必要去学Python吗？
其实要注意的是 ， 不管是Excel、Python还是SQL ， 其实都只是数据分析的一个工具而已 。 分析的本身和你用什么工具其实是没有关系的 。 用Excel能做数据分析 ， 用Python也能做 ， 用其他工具也可以 。 所以大家不要觉得说用Python做数据分析 ， 就比用Excel做数据分析高级 ， 其实不太存在这方面的问题 。
既然这样的话 ， 可能有同学就会问了 ， 既然如此 ， 我是不是只会Excel这一个技能就好了 ， 我就没必要去学Python了 。
大家如果有在网上看去看招聘要求的话 ， 会看到基本上互联网公司招聘都会有一项要求会Python 。
为什么呢？我个人认为主要有两方面的 ， 一、在有些场景下 ， 有些场景下 ，Excel和Python可能都能做这件事情 ， 但是 Python的效率可能会更好一些 。 第二个原因就是 ， 在特定的场景下 ， 只有 Python能做 ， 但是 Excel是不能做的 。
基于这两个原因 ， 我们就有必要去学Python 。 虽然不是100%的工作都是用Python ， 但万一遇到非Python不可的时候 ， 你也会 ， 这就能让你如虎添翼 。
具体工作场景中 ， 使用Excel和Python的不同 接下来具体讲讲日常的具体工作内容 ， 再看一下在具体的场景中用Excel和Python有哪些不一样的地方 。
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