數據分析從零開始學到什麼程度

Ⅰ 零基礎學數據分析應該怎麼入門

數據科學是一門應用學科，需要系統提升數據獲取、數據分析、數據可視化、機器學習的水平。下面就簡單提供一個數據分析入門的路徑：

第一階段：Excel數據分析

每一位數據分析師都脫離不開Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量，可以應付絕大部分分析工作。雖然現在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。

第二階段：SQL資料庫語言

作為數據分析人員，首先要知道如何去獲取數據，其中最常見的就是從關系型資料庫中取數，因此可以不會R，不會python，但是不能不會SQL。DT時代，數據正在呈指數級增長。Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產品有一點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習資料庫。

第三階段：數據可視化&商業智能

數據可視化能力已經越來越成為各崗位的基礎技能。領英的數據報告顯示，數據可視化技能在歷年年中國最熱門技能中排名第一。

學習數據分析可以到CDA數據分析認證中心了解一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

Ⅱ 零基礎能學大數據嗎大數據分析好不好學

大數據入門不像學一門編程語言，自學一段時間就OK了。大數據是需要站在編程的基礎上學習的，所以零基礎的同學建議不要輕易入坑，但如果你已被大數據的就搜亮業前景和薪資迷得鬼迷心竅，又或者真的喜歡這行到骨子裡，倒是可以嘗試一下。因為沒有什麼滑岩比慾望更有動力。

零基礎學習大數據需要從以下幾個方面入手：

首先，大數據學習路線要明確，第一步：要進行大數據開發語言及其他基礎的學習。第二步：學習理論及核心技術。第三步：真實項目案例實戰。

1、計算機編程語言的學習。

對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的世讓寬編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建議從java入手，容易學而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序

那在學習Java的時候，我們一般需要學習這些： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。

2、大數據相關的學習。

學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要更長。大數據部分，包括hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，分布式存儲、分布式計算框架等技術，還要熟悉大數據處理和分析技術。如果要完整的學習大數據的話，這些都是必不可少的。

3、實戰階段。

不用多說，學習完任何一門技術，實戰訓練是很重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

一般來說，零基礎學習大數據大概就是分為這3個階段，學習大數據不是件容易的事，但是只要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，相信你一定可以掌握這門技術。

Ⅲ 零基礎小白怎如何學習數據分析

【導讀】作為當下的熱門，數據分析受到了很多小夥伴的歡迎，一方面是其比較高的薪資造就，另一方面也是數據行業的未來發展前景非常的不錯。不過小編發現很多小夥伴們剛燃起進軍數據分析行業的鬥志，就被一些人的三言兩語給勸退了。都0202年了，怎麼還會有人以為，只有專業的同學，才能做數據分析師?今天小編就來和大家說說零基礎小白怎如何學習數據分析?

數據分析師需要掌握什麼?

數據分析師是一個收入高、待遇優的職業。但是天底下哪有那麼好的事?沒有人能隨隨便便成為數據分析師。為此，剛開始學習數據分析師的小夥伴們可以從這幾個方面著手學習：

1、編程語言。在數據分析師進行數據分析時，一定會用到Python或者R等編程語言。如果你是一個沒有任何編程基礎的小白，你可以先從最基礎的C開始學起，然後再選擇學習Python還是R語言。

2、數學。有人就要說了：「我小學一年級就開始學數學了，數學能力肯定不在話下。」咳咳，數據分析可不是要你處理一加一等於幾的數學問題，這些問題現在計算機可都會做啦!而作為機智的二十一世紀人類，有更偉大的事情等著我們——處理有關矩陣、微積分、積分以及線性代數等問題。

3、統計學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。數據分析師通過使用統計方法，來分析和解釋數據哦~

非專業怎麼學數據分析?

1、了解企業有關數據分析師的招聘要求

具備什麼技能的人，才能成為企業所需要的數據分析師呢?在開始自己的學習之旅前，你可以先瀏覽一下各大招聘網站，看看各大公司的有關數據分析師的招聘要求。你要會什麼樣的軟體，具備什麼樣的技能，招聘要求上都寫得清清楚楚。多關注企業的招聘要求，要學什麼，你心裡就有數了。

2、尋找與數據分析有關的學習資源

網路上有數以萬計的學習教程可供你選擇，你可以在B站、知乎以及CSDN等各大平台搜索到。(PS：買瓶飲料不如買門課，我們博為峰的抖音賬號上也有專門售賣數據分析的試聽課程，巨劃算哦~)

但是，專門花幾個月的時間學習數據分析的確能讓你入門，但這並不意味著後續你就可以不學了。優秀的數據分析師一定懂得與時俱進，及時補充數據分析方面的知識。

3、找相關數據分析的實習工作

剛畢業或者在校的小夥伴們可以嘗試找與數據分析相關的實習工作。實習過程中，你可以結實很多數據分析方面的大牛。臉皮厚一點，多向大牛問問題。等你真正工作了，你就會發現，企業的問題很多問題都需要你來處理，而不是說你給企業提問題。

注意!實習一定不要太在意公司給的薪水，能學到東西的實習才是好實習!有些企業給的實習工資的確高，但是，要麼他會讓你做一堆與數據分析無關的工作(整理文檔、買咖啡);要麼他對你的數據分析能力要求非常高，可是，如果你能力很強，你卻依舊拿著實習的工資，對你來說是很不公平的。因此，即便是實習工作，我們也要擦亮眼睛找哦~

4、選擇你感興趣的行業著手

各行各業都會運用到數據分析，你可以選擇你喜歡的行業進行深入分析。如果你愛打游戲，你可以選擇往游戲公司的數據分析師方向發展。同樣，如果你是一個愛美的女生，你就可以選擇時尚服裝行業。

5、結合你所學的專業學習數據分析

大學所學的專業知識真的完全用不上嗎?也不一定啦。比如，你大學學的專業是物流管理，當你掌握了數據分析能力後，你可以考慮去物流公司應聘，研究研究怎麼才能更快地把快遞送到客戶手上，它不香嗎~

6、結交網路上的數據分析大神

沒有數據分析師會是周震南這樣的2G少年，更多的應該是丁禹兮這樣的5G沖浪選手。人們因為愛好和人生選擇的一致，即使在網路世界，也可以成為朋友。數據分析界亦是如此哦。當你在知乎平台拋出一個問題時，一定會有很多人回復你。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「零基礎小白怎如何學習數據分析?」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

Ⅳ 從零開始學數據分析，什麼程度可以找工作

一、數據分析學習到什麼程度可以找工作？

這個問題要看你准備面試的公司，具體情況差異較大。所以我只能從自身真實經驗中總結一些建議，給出一些最基礎的知識結構，供樓主參考。

首先，我覺得優秀的數據分析師應該具備三方面的素質：

• 數據分析技能；

• 對業務的理解；

• 獨到的分析思維和表達；

當然，只要具備基本的數據分析技能就可以嘗試找工作了，可以在工作中逐步培養和提升後面兩項素質。

Ⅳ 零基礎學習數據分析要做哪些准備

統計學是數據分析的基礎，因為數據分析需要對大量數據進行統計分析，大家可以通過對統計學的學習，培養數據分析最基本的一些邏輯思維。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初級的數據分析工具，在處理的數據量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對於各類函數以及EXCEL數據可視化的學習。

3.代碼語言的了解

數據分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數據分析的小夥伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至於真正學習起來手足無措。

關於零基礎學習數據分析要做哪些准備，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅵ 零基礎學習數據統計分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要數洞快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會告畢慧有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需襪答要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站搜索尚學堂官方號，大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講得很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

Ⅶ 數據分析師大概要學習多久

自學最快3個月通過，最長兩年。不論學什麼技能也是要看個人情況的。自學的話需要掌握一些技能如下：

數據分析入門需要掌握：

1、SQL（資料庫）：從資料庫取數據，取到想要的特定的數據，等這些問題就是首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

2、excel：分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。熟練excel常用公式，學談備閉會做數據透視表，什麼數據畫含裂什麼圖等。

3、Python或者R的基礎：必備項，也滾漏是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。

4、學習一個可視化工具：如果想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。

想要學習數據分析建議不如報班學習，這樣更系統更快捷，推薦到CDA數據認證中心就不錯。CDA已進行500多期線上線下數據分析及大數據培訓課程，培養學員10萬+人次；已在全國70+城市舉辦15屆CDA數據分析師認證考試，報考考生數萬人。

Ⅷ 數據分析零基礎難嗎

熬過開頭之後就不難。

萬事開頭難，但一旦數據分析有了動力，就要開始完陵行善自己的知識體系，這也是真正入門的開端。

用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開尺磨嘩發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括游嘩總結的過程。

熬過入門之後進入系統的學習，就沒有那麼難了。

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。

在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

Ⅸ 從零開始學數據分析，什麼程度可以找工作

今年初由於換工作的原因，意外的和曾經的一些同事有了聯系，其中3個數據分析師都轉成了數據產品經理，幾乎沒有純粹做數據分析的同事了。數據分析師入門容易，但越到職業發展後期，對技能要求越高，學習成本陡增，身邊一些數據分析師都在學習python，但真的能在實際工作中運用的機會很少，所以轉向數據挖掘方向的難度很大。也許數據產品經理是很多數據分析師在工作幾年後一個不錯的選擇。接觸過各種數據分析師，數據專員，etl工程師，數據挖掘，數據科學家，數據運營，數據產品。看了其他人的答案，我覺得更偏向數據開發，或者數據挖掘，我來說下一般招聘網站里要求的數據分析師的情況吧。對數據分析師的要求和數據分析師所隸屬的部門相關，數據分析師一般存在於三類部門：隸屬於負責某一條產品線的業務部門，部門只有一個數據分析師，也可能叫數據專員，部門內的其他人是運營、產品，數據分析師的日常工作就是給領導或同事出各種數據報表，偶爾出個報告，只要熟練掌握excel和ppt即可，數據來自bi系統，或者提需求給技術部或數據部提取數據。統計學的知識用不上，因為你的領導和同事完全不懂，他們就是想看某個數據，需要你給出數據來證明他們產品改進或運營的效果，他們會根據經驗來理解這些數據。這類數據分析師的工作比較機械重復，但對自己所屬的產品線非常熟悉，適合剛畢業的。

Ⅹ 數據分析師入門需要學什麼

數據營銷師入門必會：

1、懂業務。

從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。

一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。

指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具。

指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、懂設計。

懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。