用 Excel 也有几年了，日常分析基本够用。但想系统学的时候，发现网上教程要么太理论、要么太浅、要么就是”学会 Python 包你年薪百万”那种。
正好最近在整理知识体系，就想把数据分析这块，从认知到工具到业务方法到实战案例，全部写成博客。一个系列，慢慢写。
这个系列叫什么
《数据分析师到底怎么工作：一套讲透真实业务分析的教程》，或者《从0到真实工作：数据分析实战系列》。还没想太清楚，先这么定着。
打算写什么
整个系列 27 集，分成 6 个阶段：
第一阶段：认知篇
先把脑子里不切实际的想象打掉。数据分析不是”会 Python 会建模会 AI”，真实工作里最常见的就是看指标、查原因，写结论、支持业务决策。
这个阶段讲：数据分析到底是做什么的、真实公司里怎么工作、企业最常用的 6 种分析方法、互联网和电商常见的指标。
第二阶段：工具篇
数据分析不是靠一个工具打天下，是一套工具组合。
这个阶段讲：技能地图该先学什么、Excel 的真实用途、为什么 SQL 最重要、Python 有什么用、BI 工具是干什么的。
第三阶段：业务分析篇
工具会了，接下来是怎么做真正的业务分析。
这个阶段讲：GMV 下降怎么查原因、用户增长分析分析什么、漏斗分析是什么、为什么留存比新增更重要、用户分群为什么不能混着看。
第四阶段：进阶方法篇
前面是基础，这个阶段稍微深一点。
这个阶段讲：A/B Test 怎么做、预测分析怎么用、因果分析是什么、用户流失预测企业为什么在意。
第五阶段：综合实战篇
光说不练假把式，来完整案例：电商数据分析完整案例、互联网产品分析案例、企业经营分析案例。
第六阶段：表达与职业篇
分析完了，不会写不会说也不行。
这个阶段讲：怎么写像样的数据分析报告、怎么做优秀的数据看板、数据分析常见错误、怎样成为数据分析师、数据分析岗位的发展方向、AI 时代会被替代吗。
为什么写这个系列
网上教程我看过很多，大部分是这样：讲 Python 的，上来就是 pandas numpy sklearn，教会语法但没教会怎么用在工作里；讲理论的，一堆统计学公式，看完还是不知道 GMV 掉了怎么查；讲案例的，要么太简单（iris 数据集跑个模型），要么太复杂。
我想要的东西很简单：一个普通人，学会之后能去公司干数据分析的活。不用会造火箭，能修车就行。
所以这个系列的核心思路就是：真实工作怎么干，我就怎么写。