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二、进阶路线节奏
运营人员常用的分析软件是Excel，Excel可以帮助运营人员进行数据管理，数据分析，图表表示和报告呈现。熟练运营Excel既能提高工作效率也会提升自己的数据分析能力。
Step1：Excel学习掌握
所用的工具正是职场中最常用的Excel！
①重点函数学习
重点是了解各种函数：Vlookup、sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间日期函数、文本函数
需要记住：
YPERLINKTEXT 系列(TEXT、VALUE、CONCATENATE、TRIM)DAY 系列(YEAR、MONTH、DAY、NOW、TODAY、WORKDAY、TIME、DATEDIF)FIND 系列（FIND、SEARCH、REPLACE、SUBSTITUTE）IF 系列(IF、NOT、OR)ISERROR 系列(ISERROR、IFERROR、IFNA)LOOKUP 系列(VLOOKUP、HLOOKUP、LOOKUP)MID 系列(MID、LEFT、RIGHT、LEN)RAND 系列(RAND、RANDBETWEEN)SUM 系列(SUM 、SUMIF、SUMIFS、AVERAGE、AVERAGEIF、AVERAGEIFS、MOD)COUNT 系列(COUNT、COUNTIF、COUNTIFS)COLUMN 系列(ROW、COLUMN)RANK 系列(RANK、RANK.AVG、RANK.EQ)MIN(MIN、MAX)MATCH 及 INDEX、MATCH 组合OFFSET 及 INDEX、OFFSET 组合②数据透视表学习
我曾说过，如果Excel只能学习一个功能，那唯一能入选的就是数据透视表。
掌握vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。
Step2：数据可视化
所用工具：PowerBi、Excel
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是数据分析的主要方向之一。首先要了解常用的图表：
Excel的图表可以100%完成上面的图形要求，但这只是基础。后续的进阶可视化，势必要用到编程绘制。为什么？比如常见的多元分析，你能用Excel很轻松的完成？但是在IPython只需要一行代码。Excel图表分类
IPython其次是BI产品，BI产品比较多，我前几张讲过定制化报表一张，国内比较有名气常用的，貌似还免费FineBI，PowBIBI产品Step3：数据库学习
所用工具：SQL
Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。
越来越多的产品和运营岗位，会在招聘条件中，将会SQL作为优先的加分项。
SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。
学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。主要了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。如果想要跟进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等。另外不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再有点追求，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。以后就可以和技术研发们谈笑风生，毕竟将“这里有bug”的说话，换成“这块的数据死锁了”，逼格大大的不同。SQL的学习主要是多练，网上寻找相关的练习题，刷一遍就差不多了。
好了，经过这三步之后，你已经具备数据分析基本功力，剩下的需要训练的就是你的思维和实际的业务分析能力了。
由于运营并不是数据分析师，数据分析难度，到此也就差不多了！