如何学好做数据

⑴ 如何自学数据分析

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，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，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。

⑵ 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。

⑶ 数据分析要怎么学

首先你要知道成为一名数据分析师所需要具备的技能：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

⑷ 初学者如何高效学习大数据技术

大数据相比大家一定都不陌生，很多小伙伴一定也想学习大数据技术，从事这方面的工作。因为近些年大数据是非常火爆的一个行业，之未来的发展前景也被大家所看好，所以也吸引了很多人前来学习大数据技术。
那么，大数据怎么学习比较好呢？
首先，小编认为大家需要做的就是去选择一个比较适合自己的学习方式，目前市面上主要是自学和培训俩种方式。
自学，相对来说是比较适合有一定的编程基础的小伙伴的，并且自律性也要比较强才行，否则是很那坚持学习下去的，很多人都是因为没有自律性导致后期逐渐的放弃学习。
培训，不管是有基础还是零基础的都比较适合，只要想学习都是可以的，但前提是你必须要满足年龄和学历的一个要求才行。
其次，就是在学习的过中应该如何对待，小编这里一共总结了下边几个方面的，希望可以帮助大家。
1、遇到问题一定要及时解决，在解决的过程中先自己试着去解决，如果解决不了就去多问问老师，看看是怎么解决的；
2、多和同学之间进行交流，在学习中有什么疑问和同学多进行交流，这样不仅可以互相帮忙学习，还可以不断体系学习效率；
3、多敲代码，多练习。编程学习主要是动手能力，所以大家一定要多去练习，只有练习之后你才能更好的发现问题并解决。

⑸ 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。

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