數據分析學習哪裡有

① 數據分析培訓哪裡好

千鋒，不錯

② 數據分析師需要學習哪裡內容

1、數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

所以數據分析並非一定要數學能力非常好才能學習，只要看你想往哪個方向發展，數據分析也有偏「文」的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發展。

2、分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3、編程語言

對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

4、業務理解

業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。

對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。

對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

業務能力是優秀數據分析師必備的，如果你之前對某一行業已經非常熟悉，再學習數據分析，是非常正確的做法。剛畢業沒有行業經驗也可以慢慢培養，無需擔心。

4、邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。

對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。

對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

5、數據可視化

數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。

對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

6、協調溝通

對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。

7、快速學習

無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。

快速學習非常重要，只有快速進入這一行業，才能搶佔先機，獲得更多的經驗和機會。如果你完全零基礎想要盡快進入數據分析行業，選擇一家專業的大數據培訓機構是個不錯的選擇。縮短學習周期，提高學習效率，時間即金錢！

③ 哪裡可以學習數據分析

大數據分析師有兩種崗位定位：
大數據科學家，Data Scientist，DS
大數據工程師，Data Engineer，DE
DS的職能是演算法分析，是基於對行業背景的了解幫助客戶作出預期計算。而這裡面就會涉及到很多專業知識，俗稱統計分析。我這里可以學習數據分析。

④ 你好，請問數據分析在哪裡學比較權威。

一般的大數據分析培訓涉及的秒比較廣，會涉及到大數據基礎hadoop，hdfs，zookeeper，以及數據抽取flume，數據存儲hive，HBASE等，還會涉及到大數據處理和數據分析python ，spark等，項目很多如果沒有針對性的話可能花費太多的精力和金錢卻得不到好的效果

⑤ 去哪學數據分析比較好

數據分析你可以自己買相關書籍自學，因為只要簡單的數據分析沒必要特意找機構學。比如買Excel或者SPSS的講得略深一些的書，Excel書得有數據透視表相關內容。如果想加一門語言學得更深一些可以買本R語言的書，數據分析或數據挖掘常用R做。

⑥ 數據分析從哪裡開始入門學習，可以推薦的書有哪

《深入淺出統計學》
《從零進階！數據分析的統計基礎》
《誰說菜鳥不會數據分析》
《精益數據分析》
《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》......

⑦ 想學數據分析，有沒有培訓課程

目前市場上有很多加數據分析培訓機構,線上線下都有,但建議線下學習會更加正規系統
其次選擇一個機構的時候要判斷這個機構好不好？
第一是要明確你自己的需求，如果報名課程的需求就是求職，那機構就要涉及實業培訓，那如果你的需求是技能提升，你就要往這個方向做努力，去調研.
再者很重要的是要看這個機構的責任心和價值觀，切忌假大空,
最後報名前一定要多家機構對比調研！！

⑧ 學歷低，想學習數據分析，去哪學比較好

照我多年的觀察，學習大數據的人群學歷最低基本上是在大專，一般都是本科或碩士生居多，不過這不是絕對的，畢竟大數據相關職位對行業知識和項目經驗也很看重，如果家庭經濟情況允許，自己學習意願也比較強的，在校生可以選擇讀研，已經本科畢業出來的學生，可以選擇報一個大數據就業班之類的，系統地提高一下自己的業務能力和實操經驗。

對於學歷這個問題，一般來說，當你沒有任何基礎的時候，能拿得出手的只有學歷，本科生當然競爭不過研究生。但是隨著工作時間久了，你的能力達到了這個職位的要求，學歷就不重要了。尤其是對業務能力要求比較高的數據分析師、數據挖掘師這些職位，你的行業知識和業務理解能力在很多情況下比學歷更加重要。

至於去哪裡學，這個你可以貨比三家，結合自己的專業背景和興趣偏好，選擇你更加喜歡或更加信任的課程，雖然課程整體上都是大同小異，但講師的授課方式和個人水平很重要，一定要找好符合自己心態和感官的講師，這樣你學起來會更加得心應手。我們CDA也有大數據分析就業班，有時間可以了解一下，讓課程顧問幫你好好分析分析你目前所處的水平在什麼位置，然後再量身為你推薦適合你學習的課程。

為讓更多有志人士實現AI夢，進入人工智慧行業，CDA數據分析師為小夥伴們量身打造了《CDA人工智慧就業班》。課程採用「case by case」的方式，通過實際案例手把手將人工智慧技術傳授給學員。

不僅如此，我們還為《CDA人工智慧就業班》成功畢業的學員，開通了就業直通車，為其推薦相關工作單位。

同時，報名參加CDA數據分析師培訓課程的學員或企業，還可申請政府補貼，每人每年合計最高可達1萬元，具體的補貼標准請詳細咨詢哦！

⑨ 數據分析學習班去哪裡大家能推薦一下嗎

現在這類輔導中心有很多，如果基礎較差就可以去培訓班學習。 了解的CDA數據分析師在數據分析行業內有一定的影響力，有一定的含金量，相對權威。報班前可以提前考察一下。

⑩ 數據分析師培訓機構都有哪些

數據分析師是數據師Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。

各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

一個初級數據分析師應該掌握的技能：

統計學基礎；

常用模型理論；

R和PYTHON；

網頁分析；

資料庫技術；

數據分析師需要培養的五大能力：

實踐操作；

戰略分析；

營銷分析；

運營分析；

投資分析能力。

中數委數據分析協會為您解答