数据分析从零开始学到什么程度

Ⅰ 零基础学数据分析应该怎么入门

数据科学是一门应用学科，需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面就简单提供一个数据分析入门的路径：

第一阶段：Excel数据分析

每一位数据分析师都脱离不开Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。

第二阶段：SQL数据库语言

作为数据分析人员，首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。

第三阶段：数据可视化&商业智能

数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。

学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

Ⅱ 零基础能学大数据吗大数据分析好不好学

大数据入门不像学一门编程语言，自学一段时间就OK了。大数据是需要站在编程的基础上学习的，所以零基础的同学建议不要轻易入坑，但如果你已被大数据的就搜亮业前景和薪资迷得鬼迷心窍，又或者真的喜欢这行到骨子里，倒是可以尝试一下。因为没有什么滑岩比欲望更有动力。

零基础学习大数据需要从以下几个方面入手：

首先，大数据学习路线要明确，第一步：要进行大数据开发语言及其他基础的学习。第二步：学习理论及核心技术。第三步：真实项目案例实战。

1、计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的世让宽编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建议从java入手，容易学而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序

那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

2、大数据相关的学习。

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长。大数据部分，包括hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，分布式存储、分布式计算框架等技术，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不可少的。

3、实战阶段。

不用多说，学习完任何一门技术，实战训练是很重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。

一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这3个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术。

Ⅲ 零基础小白怎如何学习数据分析

【导读】作为当下的热门，数据分析受到了很多小伙伴的欢迎，一方面是其比较高的薪资造就，另一方面也是数据行业的未来发展前景非常的不错。不过小编发现很多小伙伴们刚燃起进军数据分析行业的斗志，就被一些人的三言两语给劝退了。都0202年了，怎么还会有人以为，只有专业的同学，才能做数据分析师?今天小编就来和大家说说零基础小白怎如何学习数据分析?

数据分析师需要掌握什么?

数据分析师是一个收入高、待遇优的职业。但是天底下哪有那么好的事?没有人能随随便便成为数据分析师。为此，刚开始学习数据分析师的小伙伴们可以从这几个方面着手学习：

1、编程语言。在数据分析师进行数据分析时，一定会用到Python或者R等编程语言。如果你是一个没有任何编程基础的小白，你可以先从最基础的C开始学起，然后再选择学习Python还是R语言。

2、数学。有人就要说了：“我小学一年级就开始学数学了，数学能力肯定不在话下。”咳咳，数据分析可不是要你处理一加一等于几的数学问题，这些问题现在计算机可都会做啦!而作为机智的二十一世纪人类，有更伟大的事情等着我们——处理有关矩阵、微积分、积分以及线性代数等问题。

3、统计学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。数据分析师通过使用统计方法，来分析和解释数据哦~

非专业怎么学数据分析?

1、了解企业有关数据分析师的招聘要求

具备什么技能的人，才能成为企业所需要的数据分析师呢?在开始自己的学习之旅前，你可以先浏览一下各大招聘网站，看看各大公司的有关数据分析师的招聘要求。你要会什么样的软件，具备什么样的技能，招聘要求上都写得清清楚楚。多关注企业的招聘要求，要学什么，你心里就有数了。

2、寻找与数据分析有关的学习资源

网络上有数以万计的学习教程可供你选择，你可以在B站、知乎以及CSDN等各大平台搜索到。(PS：买瓶饮料不如买门课，我们博为峰的抖音账号上也有专门售卖数据分析的试听课程，巨划算哦~)

但是，专门花几个月的时间学习数据分析的确能让你入门，但这并不意味着后续你就可以不学了。优秀的数据分析师一定懂得与时俱进，及时补充数据分析方面的知识。

3、找相关数据分析的实习工作

刚毕业或者在校的小伙伴们可以尝试找与数据分析相关的实习工作。实习过程中，你可以结实很多数据分析方面的大牛。脸皮厚一点，多向大牛问问题。等你真正工作了，你就会发现，企业的问题很多问题都需要你来处理，而不是说你给企业提问题。

注意!实习一定不要太在意公司给的薪水，能学到东西的实习才是好实习!有些企业给的实习工资的确高，但是，要么他会让你做一堆与数据分析无关的工作(整理文档、买咖啡);要么他对你的数据分析能力要求非常高，可是，如果你能力很强，你却依旧拿着实习的工资，对你来说是很不公平的。因此，即便是实习工作，我们也要擦亮眼睛找哦~

4、选择你感兴趣的行业着手

各行各业都会运用到数据分析，你可以选择你喜欢的行业进行深入分析。如果你爱打游戏，你可以选择往游戏公司的数据分析师方向发展。同样，如果你是一个爱美的女生，你就可以选择时尚服装行业。

5、结合你所学的专业学习数据分析

大学所学的专业知识真的完全用不上吗?也不一定啦。比如，你大学学的专业是物流管理，当你掌握了数据分析能力后，你可以考虑去物流公司应聘，研究研究怎么才能更快地把快递送到客户手上，它不香吗~

6、结交网络上的数据分析大神

没有数据分析师会是周震南这样的2G少年，更多的应该是丁禹兮这样的5G冲浪选手。人们因为爱好和人生选择的一致，即使在网络世界，也可以成为朋友。数据分析界亦是如此哦。当你在知乎平台抛出一个问题时，一定会有很多人回复你。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“零基础小白怎如何学习数据分析?”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。

Ⅳ 从零开始学数据分析，什么程度可以找工作

一、数据分析学习到什么程度可以找工作？

这个问题要看你准备面试的公司，具体情况差异较大。所以我只能从自身真实经验中总结一些建议，给出一些最基础的知识结构，供楼主参考。

首先，我觉得优秀的数据分析师应该具备三方面的素质：

• 数据分析技能；

• 对业务的理解；

• 独到的分析思维和表达；

当然，只要具备基本的数据分析技能就可以尝试找工作了，可以在工作中逐步培养和提升后面两项素质。

Ⅳ 零基础学习数据分析要做哪些准备

统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。而且大家都有一定基础，平时工作中也经常用，学习起来应该很容易，重点应该加强对于各类函数以及EXCEL数据可视化的学习。

3.代码语言的了解

数据分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，这些都需要强大的代码知识做支撑，所以有想学习数据分析的小伙伴可以在学习之前初步对代码有一个了解，这样不至于真正学习起来手足无措。

关于零基础学习数据分析要做哪些准备，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅵ 零基础学习数据统计分析

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要数洞快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会告毕慧有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需袜答要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站搜索尚学堂官方号，大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲得很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

Ⅶ 数据分析师大概要学习多久

自学最快3个月通过，最长两年。不论学什么技能也是要看个人情况的。自学的话需要掌握一些技能如下：

数据分析入门需要掌握：

1、SQL（数据库）：从数据库取数据，取到想要的特定的数据，等这些问题就是首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2、excel：分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。熟练excel常用公式，学谈备闭会做数据透视表，什么数据画含裂什么图等。

3、Python或者R的基础：必备项，也滚漏是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4、学习一个可视化工具：如果想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。

想要学习数据分析建议不如报班学习，这样更系统更快捷，推荐到CDA数据认证中心就不错。CDA已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员10万+人次；已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试，报考考生数万人。

Ⅷ 数据分析零基础难吗

熬过开头之后就不难。

万事开头难，但一旦数据分析有了动力，就要开始完陵行善自己的知识体系，这也是真正入门的开端。

用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开尺磨哗发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括游哗总结的过程。

熬过入门之后进入系统的学习，就没有那么难了。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。

在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。

例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

Ⅸ 从零开始学数据分析，什么程度可以找工作

今年初由于换工作的原因，意外的和曾经的一些同事有了联系，其中3个数据分析师都转成了数据产品经理，几乎没有纯粹做数据分析的同事了。数据分析师入门容易，但越到职业发展后期，对技能要求越高，学习成本陡增，身边一些数据分析师都在学习python，但真的能在实际工作中运用的机会很少，所以转向数据挖掘方向的难度很大。也许数据产品经理是很多数据分析师在工作几年后一个不错的选择。接触过各种数据分析师，数据专员，etl工程师，数据挖掘，数据科学家，数据运营，数据产品。看了其他人的答案，我觉得更偏向数据开发，或者数据挖掘，我来说下一般招聘网站里要求的数据分析师的情况吧。对数据分析师的要求和数据分析师所隶属的部门相关，数据分析师一般存在于三类部门：隶属于负责某一条产品线的业务部门，部门只有一个数据分析师，也可能叫数据专员，部门内的其他人是运营、产品，数据分析师的日常工作就是给领导或同事出各种数据报表，偶尔出个报告，只要熟练掌握excel和ppt即可，数据来自bi系统，或者提需求给技术部或数据部提取数据。统计学的知识用不上，因为你的领导和同事完全不懂，他们就是想看某个数据，需要你给出数据来证明他们产品改进或运营的效果，他们会根据经验来理解这些数据。这类数据分析师的工作比较机械重复，但对自己所属的产品线非常熟悉，适合刚毕业的。

Ⅹ 数据分析师入门需要学什么

数据营销师入门必会：

1、懂业务。

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。