如何學好做數據

⑴ 如何自學數據分析

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，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，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。

⑵ 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。

⑶ 數據分析要怎麼學

首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，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）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，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。

• 邏輯思維

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，羅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。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，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。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，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。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

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。

⑷ 初學者如何高效學習大數據技術

大數據相比大家一定都不陌生，很多小夥伴一定也想學習大數據技術，從事這方面的工作。因為近些年大數據是非常火爆的一個行業，之未來的發展前景也被大家所看好，所以也吸引了很多人前來學習大數據技術。
那麼，大數據怎麼學習比較好呢？
首先，小編認為大家需要做的就是去選擇一個比較適合自己的學習方式，目前市面上主要是自學和培訓倆種方式。
自學，相對來說是比較適合有一定的編程基礎的小夥伴的，並且自律性也要比較強才行，否則是很那堅持學習下去的，很多人都是因為沒有自律性導致後期逐漸的放棄學習。
培訓，不管是有基礎還是零基礎的都比較適合，只要想學習都是可以的，但前提是你必須要滿足年齡和學歷的一個要求才行。
其次，就是在學習的過中應該如何對待，小編這里一共總結了下邊幾個方面的，希望可以幫助大家。
1、遇到問題一定要及時解決，在解決的過程中先自己試著去解決，如果解決不了就去多問問老師，看看是怎麼解決的；
2、多和同學之間進行交流，在學習中有什麼疑問和同學多進行交流，這樣不僅可以互相幫忙學習，還可以不斷體系學習效率；
3、多敲代碼，多練習。編程學習主要是動手能力，所以大家一定要多去練習，只有練習之後你才能更好的發現問題並解決。

⑸ 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。