小數據怎麼學習

『壹』 如何學習數據分析

對於自學數據分析，很多零基礎的小夥伴都有以下的疑問。

「我數學不好身，可以學習數據分析嗎？」

「我英語不好，可以成為數據分析師嗎？」

「我沒有編程基礎可以學習數據分析嗎？」

......

其實學習數據分析要比想像中容易得多，通常一提到數據分析就會想到各種數據和編程，讓人頭大，讓很多零基礎的小夥伴不知道如何下手學習。但是在IT行業中，數據分析往往是最容易入門和學習的，薪資也是比較高的，很多零基礎的小夥伴被數據分析嚇到勸退往往是不知道怎麼樣高效學習，沒有找到適合自己的方法。想要了解更多，點擊下方鏈接就能找到我。

接下來就講講如何自學數據分析，學習步驟如下

• 自學數據分析推薦書籍

• 數據分析常用的工具

• 數據分析常見面試問題

• 一些小建議

1.自學數據分析推薦書籍

入門篇

對於剛走上數據分析這條路的小白們，面對每天的工作可能已經手忙腳亂，但工作後面的邏輯及工具的應用，真的已經了解了嗎？

從事數據分析的小白們，很多都和一樣是半路出家，甚至有些文科的小夥伴，也對數據分析非常感興趣。但是喜歡歸喜歡，基礎的知識還是得必備。

1. 《深入淺出數據分析》

這本書可以說是很多數據分析師的啟蒙書籍。

怎麼提升銷量、怎麼分析a門店比b門店好、怎麼進行細分分析和對比分析......在讀完這本書之後，跟著Acme在重重挑戰之下，對數據分析有了一個整體認識。

2. 《深入淺出統計學》

什麼是統計？什麼是眾數、異常值、四分位數？幾何分布，泊松分布，二項分布又是什麼？如何對數據進行預測？預測數據和置信區間又有什麼關系？

這些名詞是不是很可怕？沒事，這本書寫得非常淺顯易懂，很多圖片和對話，像看漫畫書一樣，把統計學學了。

3. 《誰說菜鳥不會數據分析》

牛老闆和應屆生小白之間的職場小故事，像看一本小說一樣，但是其中會告訴你什麼是數據分析，處理數據的技巧，提升圖表之美，如何建立結構化思維等等。和第一本書類似，看書也是多多益善嘛~

4. 《漫畫統計學》

這本書真的是以漫畫的形式來講統計學了，在詼諧的人物肢體和幽默的對話之間，傳達統計知識，讓無聊的數字變得生動有趣。

這本書可以在閑暇又不想學習的時候來打發時間呀，既學到了知識，又沒那麼累。

進階篇

想必這段時間，小白們也有了一定的工作經驗，對於數據分析有了稍微具體的認識。這時的目標是學習更加系統的數據思維。

5. 《商務與經濟統計》

戴維 R.安德森的這本書，把數據處理、數據分析、業務三者相結合，還有不少統計學的知識。

記得以前看這本書的時候，拿著贈送的數據一邊模擬操作，一邊學習。在實踐中對處理方法更加熟練，也對業務當中的數據分析有了更加立體的認識。

6. 《機器學習》

周志華先生寫的這本《機器學習》，俗稱西瓜書，是用西瓜的例子來引導一個又一個演算法的介紹及應用。

跟著這本書，倒是學會了用Python編了個聚類演算法，哈哈。不過這本書比較難，沒有一定的統計基礎和編程基礎，還是就了解了解吧。想要學習更多數據分析知識，點擊下方鏈接找到我。

2.數據分析常用的工具

(一)、常見數據分析工具

①、EXCEL

EXCEL可以說是數據分析師最常用的統計分析工具，它

使用廣泛，容易上手，小規模數據的處理成本低，樣式處理方便。

應該說只有學會了Vlookup，數據透視和基本公式才算EXCEL入門。

②、SQL

作為數據分析人員，要想獲取數據，肯定就要和資料庫打交道，因此sql肯定是要掌握的，在招聘要求中，sql也是很多數據分析崗位的能力要求之一。

SQL具有行業通用的優勢，它的語法簡單，獨立於資料庫本身。

③、Python

Python作為目前最火的編程軟體之一，確實在數據分析、數據挖掘上有著獨特優勢。它主要用於做一些像數據挖掘的項目，或者說一些數據可視化等等。

④、PPT

那麼最後，數據呈現，分析報告主要就是由PPT來實現，它是將分析關鍵結果傳遞給其他的重要手段。

學好PPT可以提升溝通和消息傳遞效率，也是數據分析師必備的技能。

『貳』 從零開始學習Excel，從小白到數據分析師

學習Excel從基礎到精通

《白夜追凶》中，潘粵明通過出色的數據分析能力成功破案，展現了Excel在數據處理和分析中的強大功能。同樣，對於數據分析師來說，掌握Excel是必備技能之一。無論機器學習如何發展，Excel依舊是數據分析的首選工具，其廣泛的應用和易用性使其成為日常工作中的首選。因此，對於沒有編程經驗的新手，從Excel入手，是進入數據分析領域的快捷路徑。

初學者可能會對Excel感到畏懼，擔心其復雜性。但事實上，只要選擇合適的課程和正確的方法，學習Excel並不難。通過系統的學習，你會發現Excel並沒有那麼難以掌握。關鍵在於理解一些基礎操作和掌握常用函數，例如VLOOKUP、ROUNDUP、IF等。

接下來，讓我們一起淺析Excel的幾個基礎知識點：基本操作、ROUNDUP函數、IF函數。

熟悉基本操作

建議大家先熟悉Excel的菜單欄按鈕，這有助於快速上手，熟悉Excel的功能和特性。這一步驟對於不熟悉Excel功能的人來說至關重要，能夠節省大量尋找功能的時間。

掌握常用函數

ROUNDUP函數用於向上舍入數字，確保計算結果至少等於原數值。使用時，注意函數格式和參數設置，確保正確地向上舍入數字。

IF函數的運用

IF函數可以進行條件判斷並返回相應的結果。無論是單條件判斷、多重條件判斷、多區間判斷，還是復雜的多條件判斷，IF函數都能靈活應對。掌握IF函數的使用方法，可以幫助你解決數據分析中遇到的各種問題。

實踐與應用

學習知識的同時，實踐操作同樣重要。通過實際操作Excel，你將能夠更好地理解和應用所學知識。嘗試處理數據、製作圖表、運用函數解決問題，這些實踐將幫助你快速提升能力。

最後，關注【探潛教育】的課程和【探潛數據分析】公眾號，獲取更多數據分析的技巧、理論、面試經驗和工具推薦。通過實踐和學習，你將逐步成長為一名優秀的數據分析師。

『叄』 零基礎如何系統學習數據分析

【導讀】隨著大數據，人工智慧的普及，數據分析也是越來越吃香了，市場人才需求量很大，吸引理論很多初學者和跨行的零基礎小白，那麼零基礎如何系統學習數據分析?一起來看看吧!

什麼是初學者?——如果解析學和數據科學對你來說是全新的領域，你也不知該行業的發展模式，而你又想在這個行業大展拳腳一番，那麼初學者就是你。以下這些應該在你的計劃之內。

1. R語言也好，Python語言也好，學習一門新的編程語言

我曾見到有同學同時學習R語言和Python語言，最後落得兩手空空。這種做法是很致命的。你一定要沉下心來專攻一門。鑒於這兩種語言都是開放源代碼工具，所以在公司里都有廣泛運用。Python被公認為最簡單的編程語言，而R語言一直都是最受青睞的統計工具。學習哪一門的決定權在你，因為兩個同等出色。

推薦課程：推薦R語言和Python入門課程《Python入門：數據挖掘實戰》、《R語言入門》

2. 學習統計學和數學

統計學的內容全都是關於假設和數列，然而沒有統計學和數學的知識你很難深入到數據行業里，這是數據科學家的重中之重。

3.一次性完成一門網路開放課程(最難執行)

大規模網路開放課程可以免費獲取和學習，可這對你來說也是最難實現的諾言。很多學生通常一次性注冊選修很多課程，結果一門也沒有圓滿完成。所以，你一定要一次專注一門課，完成之後再選下一門。

推薦課程：推薦R語言和python進階課程：《R語言實戰》、《Python進階：數據挖掘演算法》

4.了解業界動態，善於探索和發現

你要了解業內動態。我們生活在一個變化的世界，一夜之間事物就可能發生重大變化，今日和流行的技術明日就很可能面臨淘汰。你一定要多與一些富有經驗的專業人士、業內專家交流，預見未來的自己。

以上就是小編今天給大家整理發布的關於「零基礎如何系統學習數據分析?」的相關內容，希望對大家有所幫助。

『肆』 新手怎麼學習數據分析

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。

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站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，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。

『伍』 初學資料庫應該從何學起

初學資料庫應該從以下幾點進行學習：

一、編程語言基礎
新手學大數據，首先要掌握基礎的編程語言基礎，比如Java、C++等，要初步掌握面向的對象、抽象類、介面及數據流及對象流等基礎，如果有疑問，可以去網上搜索相關書籍，再結合自己的疑問去翻書，就能很快的熟悉了解資料庫的基礎技術原理。
二、Linux系統的基本操作
Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，企業的MySQL大數據的組件都是跑在linux環境下的，所以學會linux常用命令不能缺少，重點是要學習一下Linux環境的搭建，搭建平台，，能寫shell程序就會更好了。
三、學習Hadoop架構設計
要學大數據，首先要了解的是如何在單台Windows系統上通過虛擬機搭建多台Linux虛擬機，從而構建Hadoop集群，再建立spark開發環境，環境搭建成功後在網上搜羅一些demo，sql腳本之類，直接動手敲進去一點一點體會。
四、採用機器學習模式
為了發揮出大數據的優勢，提升你的辦公效率，就需要實操並應用其中的內容，必然也會涉及大量機器學習及演算法，這能最大化的發揮出計算機的性能，也是大數據的優勢所在。

想了解更多有關資料庫的相關信息，推薦咨詢達內教育。作為國內IT培訓的領導品牌，達內的每一名員工都以「幫助每一個學員成就夢想」為己任，也正因為達內人的執著與努力，達內已成功為社會輸送了眾多合格人才，為廣大學子提供更多IT行業高薪機會，同時也為中國IT行業的發展做出了巨大的貢獻。

『陸』 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。

『柒』 超級菜鳥怎麼學習數據分析

其實無論是小白或者超級菜鳥，又或者已經具備一定的數理統計或計算機編程基礎，對於學習數據分析師來說，都是從頭開始。雖然擁有一定的學資背景，會讓你在剛開始學習時比較容易上手，但都是基本性的東西，不具備明顯的優勢。個人的努力和興趣，以及自覺學習和自主思考的能力也非常重要。不要因為自己是菜鳥而妄自菲薄，付出終有回報，只要持之以恆。

明確目標導向，學習必備也是最有用的那部分，才能避免無效信息降低學習效率。

明確知識框架和學習路徑

數據分析這件事，如果你要成為數據分析師，那麼你可以去招聘網站看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對應該掌握的知識架構有初步的了解。你可以去看看數據分析師職位，企業對技能需求可總結如下：

SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理；

會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示；

會用腳本語言進行數據分析，Python or R；

有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集；

會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告；

熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法；

高效的學習路徑是什麼？就是數據分析的流程。一般大致可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實現一個數據分析師的學成之旅。按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習一個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。

按照上面的流程，我們分需要獲取外部數據和不需要獲取外部數據兩類分析師，總結學習路徑如下：

1.需要獲取外部數據分析師：

python基礎知識

python爬蟲

SQL語言

python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統計學基礎

回歸分析方法

數據挖掘基本演算法：分類、聚類

模型優化：特徵提取

數據可視化：seaborn、matplotlib

2.不需要獲取外部數據分析師：

SQL語言

python基礎知識

python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統計學基礎

回歸分析方法

數據挖掘基本演算法：分類、聚類

模型優化：特徵提取

數據可視化：seaborn、matplotlib