引子

商业数据分析之所以越来越火，是因为小到业务执行、大到企业决策，数据都在持续发挥着价值。很多人凭借着数据分析的优势，在职场上愈加具有核心竞争力。

最近，我一个做运营的朋友告诉我自己升职加薪了，原来转正述职时，朋友将整个上半年的数据进行汇总分析，重点分析了数据下降的原因，并根据几个数据纬度分析后，在视频脚本撰写的方向、发布频率、还有出境人员人设上做了优化，使得数据飞速提升。

一周后，刚刚转正的朋友升为了运营组的负责人！听完以后，我要是这家公司的领导，也会做出这样的选择。要知道企业面临着瞬息万变的商业环境，可能就因为一个决策而影响是否能活下来。所以，商业分析对于企业的发展至关重要，甚至决定着企业的生死。这也是为什么商业数据分析人才薪资高的原因。

我们再来看两组调查报告：2011年的bloomberg businessweek在对商业分析现状调查发现，在收入超过10亿美金的大公司中，97%都在使用某种形式的商业分析2011年的麦肯锡全球机构报告预测，到2018年，仅仅美国一个国家将会缺乏具备高级分析技能的专业人才约14万至19万，缺乏懂得通过分析大数据作为有效决策的有数据悟性的人才约1500万从以上可以看出，商业分析能力对于职场发展的重要性以及企业对于商业分析人才的渴求。

如何提升商业数据分析能力？

学习商业数据分析，很多人可能会被一些技术术语所击退， Python，SQL，可视化工具等让人感觉晦涩难懂。其实，这种担心我也理解， 那么如何结合实际的场景案例去分析、应用，并培养系统的分析方法呢？

最近，我一直跟在阿里商业数据分析大神 Ray 了解商业分析的“潜规则”。跟他聊完之后我发现，其实任何高薪岗位都有速成的诀窍，商业分析也不例外。

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最后总结一下，Python并不难，但是你要找到适合自己的方法，没有一个合理的规划和目标，盲目的去学只会浪费自己的时间。也希望学习Python的小伙伴们能坚持下去，如果大家后续还有什么Python学习方法相关问题也可以来找我，一键三连不迷路呀！