數據分析如何自學

❶ 數據分析可以自學嗎

部分自學的人遇到的最大的問題，其實就是止步於工具的使用，但其實業務邏輯和分析思維能力，這方面卻很難接觸到，所以導致後期做到項目後就不知道怎麼入手。
其實數據分析的整個流程是特有的一個體系，拿到數據後，首先要確立分析目標，並且要考慮到影響到數據的各項指標，最後才能得到解決方案。如果沒有做過真實的數據項目的話，沒有從頭去分析、調查、摸索、總結、匯報這個過程，沒有和運營、產品、老闆各方的交鋒和提報，憑自己的感覺是很難接觸到數據的核心問題的。
所以總結一下就是數據分析師，他需要掌握一些數據處理的工具，編程工具這個是基礎的，然後就需要去具備一些商業知識框架，需要會把商業知識和數據結合起來，同時需要養成良好的分析思維習慣，也包括其他的一些軟性技能，這樣才能利用數據的價值去幫助企業解決問題，然後推動企業的發展。所以工具自學是完全沒問題的，可是商業思維是很難自學的，需要實際接觸企業的項目流程，真實場景，數據才能學會如何解決問題。

❷ 如何學習數據分析

首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：

1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，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，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool

2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，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。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：

1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》

❸ 怎麼才能堅持自學數據分析

簡單提出四點要求：

1、理論知識要寬泛，涉及數學、市場和技術。要求及對數據敏感，包括統計知識、市場研究、模型原理等。

2、常規分析工具的使用，包括資料庫、數據挖掘、統計分析工具，常用辦公軟體（Excel、PPT、思維導圖）等等。

3、有一定的業務理解能力，能理解業務背後的商業邏輯。因為只有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。

4、數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以漂亮的方式「表達」，成效也會大打折扣。

平時，可以把數據分析當做一種能力來培養。記數據分析的四個步驟：數據獲取、數據處理、數據分析、數據呈現。
http://www.fanruan.com/ 個人建議你學習和掌握一門數據分析軟體，可以先從國內的學起，相對來說容易操作上手，學習資料也會相對來說多一些。

❹ 小白如何學習數據分析

1.統計學相關知識

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。

❺ 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。

❻ 如何自學成為數據分析師

數據分析師的基本工作流程：

1.定義問題

確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。

2.數據獲取

數據獲取的方式有很多種：

一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。

二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。

三是通過Python編寫網頁爬蟲。

3.數據預處理

對殘缺、重復等異常數據進行清洗。

4.數據分析與建模

這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。

5.數據可視化和分析報告撰寫

學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。

數據分析入門需要掌握的技能有：

1. SQL（資料庫）：

怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，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，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。

3.Python或者R的基礎：

必備項，也是加分項，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

如果你想往更高層次發展，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。

❼ 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。

❽ 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。

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。

❾ 如何學習成為一名數據分析師

想要成為一名數據分析師就要通過不斷的努力學習，學習大數據的方法有三種方式供你選擇：一種是自學，當然你要有些基礎還要有不錯的學習能力及自製力。一種是報班學習，這個是學的最快的但是需要教學費。還有一種是線上學習，這個需要找到不錯的視頻教程，你想學的話可以看看扣丁學堂的教程。以上三種供你選擇，祝你好運。