小数据怎么学习

‘壹’ 如何学习数据分析

对于自学数据分析，很多零基础的小伙伴都有以下的疑问。

“我数学不好身，可以学习数据分析吗？”

“我英语不好，可以成为数据分析师吗？”

“我没有编程基础可以学习数据分析吗？”

......

其实学习数据分析要比想象中容易得多，通常一提到数据分析就会想到各种数据和编程，让人头大，让很多零基础的小伙伴不知道如何下手学习。但是在IT行业中，数据分析往往是最容易入门和学习的，薪资也是比较高的，很多零基础的小伙伴被数据分析吓到劝退往往是不知道怎么样高效学习，没有找到适合自己的方法。想要了解更多，点击下方链接就能找到我。

接下来就讲讲如何自学数据分析，学习步骤如下

• 自学数据分析推荐书籍

• 数据分析常用的工具

• 数据分析常见面试问题

• 一些小建议

1.自学数据分析推荐书籍

入门篇

对于刚走上数据分析这条路的小白们，面对每天的工作可能已经手忙脚乱，但工作后面的逻辑及工具的应用，真的已经了解了吗？

从事数据分析的小白们，很多都和一样是半路出家，甚至有些文科的小伙伴，也对数据分析非常感兴趣。但是喜欢归喜欢，基础的知识还是得必备。

1. 《深入浅出数据分析》

这本书可以说是很多数据分析师的启蒙书籍。

怎么提升销量、怎么分析a门店比b门店好、怎么进行细分分析和对比分析......在读完这本书之后，跟着Acme在重重挑战之下，对数据分析有了一个整体认识。

2. 《深入浅出统计学》

什么是统计？什么是众数、异常值、四分位数？几何分布，泊松分布，二项分布又是什么？如何对数据进行预测？预测数据和置信区间又有什么关系？

这些名词是不是很可怕？没事，这本书写得非常浅显易懂，很多图片和对话，像看漫画书一样，把统计学学了。

3. 《谁说菜鸟不会数据分析》

牛老板和应届生小白之间的职场小故事，像看一本小说一样，但是其中会告诉你什么是数据分析，处理数据的技巧，提升图表之美，如何建立结构化思维等等。和第一本书类似，看书也是多多益善嘛~

4. 《漫画统计学》

这本书真的是以漫画的形式来讲统计学了，在诙谐的人物肢体和幽默的对话之间，传达统计知识，让无聊的数字变得生动有趣。

这本书可以在闲暇又不想学习的时候来打发时间呀，既学到了知识，又没那么累。

进阶篇

想必这段时间，小白们也有了一定的工作经验，对于数据分析有了稍微具体的认识。这时的目标是学习更加系统的数据思维。

5. 《商务与经济统计》

戴维 R.安德森的这本书，把数据处理、数据分析、业务三者相结合，还有不少统计学的知识。

记得以前看这本书的时候，拿着赠送的数据一边模拟操作，一边学习。在实践中对处理方法更加熟练，也对业务当中的数据分析有了更加立体的认识。

6. 《机器学习》

周志华先生写的这本《机器学习》，俗称西瓜书，是用西瓜的例子来引导一个又一个算法的介绍及应用。

跟着这本书，倒是学会了用Python编了个聚类算法，哈哈。不过这本书比较难，没有一定的统计基础和编程基础，还是就了解了解吧。想要学习更多数据分析知识，点击下方链接找到我。

2.数据分析常用的工具

(一)、常见数据分析工具

①、EXCEL

EXCEL可以说是数据分析师最常用的统计分析工具，它

使用广泛，容易上手，小规模数据的处理成本低，样式处理方便。

应该说只有学会了Vlookup，数据透视和基本公式才算EXCEL入门。

②、SQL

作为数据分析人员，要想获取数据，肯定就要和数据库打交道，因此sql肯定是要掌握的，在招聘要求中，sql也是很多数据分析岗位的能力要求之一。

SQL具有行业通用的优势，它的语法简单，独立于数据库本身。

③、Python

Python作为目前最火的编程软件之一，确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。它主要用于做一些像数据挖掘的项目，或者说一些数据可视化等等。

④、PPT

那么最后，数据呈现，分析报告主要就是由PPT来实现，它是将分析关键结果传递给其他的重要手段。

学好PPT可以提升沟通和消息传递效率，也是数据分析师必备的技能。

‘贰’ 从零开始学习Excel，从小白到数据分析师

学习Excel从基础到精通

《白夜追兇》中，潘粤明通过出色的数据分析能力成功破案，展现了Excel在数据处理和分析中的强大功能。同样，对于数据分析师来说，掌握Excel是必备技能之一。无论机器学习如何发展，Excel依旧是数据分析的首选工具，其广泛的应用和易用性使其成为日常工作中的首选。因此，对于没有编程经验的新手，从Excel入手，是进入数据分析领域的快捷路径。

初学者可能会对Excel感到畏惧，担心其复杂性。但事实上，只要选择合适的课程和正确的方法，学习Excel并不难。通过系统的学习，你会发现Excel并没有那么难以掌握。关键在于理解一些基础操作和掌握常用函数，例如VLOOKUP、ROUNDUP、IF等。

接下来，让我们一起浅析Excel的几个基础知识点：基本操作、ROUNDUP函数、IF函数。

熟悉基本操作

建议大家先熟悉Excel的菜单栏按钮，这有助于快速上手，熟悉Excel的功能和特性。这一步骤对于不熟悉Excel功能的人来说至关重要，能够节省大量寻找功能的时间。

掌握常用函数

ROUNDUP函数用于向上舍入数字，确保计算结果至少等于原数值。使用时，注意函数格式和参数设置，确保正确地向上舍入数字。

IF函数的运用

IF函数可以进行条件判断并返回相应的结果。无论是单条件判断、多重条件判断、多区间判断，还是复杂的多条件判断，IF函数都能灵活应对。掌握IF函数的使用方法，可以帮助你解决数据分析中遇到的各种问题。

实践与应用

学习知识的同时，实践操作同样重要。通过实际操作Excel，你将能够更好地理解和应用所学知识。尝试处理数据、制作图表、运用函数解决问题，这些实践将帮助你快速提升能力。

最后，关注【探潜教育】的课程和【探潜数据分析】公众号，获取更多数据分析的技巧、理论、面试经验和工具推荐。通过实践和学习，你将逐步成长为一名优秀的数据分析师。

‘叁’ 零基础如何系统学习数据分析

【导读】随着大数据，人工智能的普及，数据分析也是越来越吃香了，市场人才需求量很大，吸引理论很多初学者和跨行的零基础小白，那么零基础如何系统学习数据分析?一起来看看吧!

什么是初学者?——如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域，你也不知该行业的发展模式，而你又想在这个行业大展拳脚一番，那么初学者就是你。以下这些应该在你的计划之内。

1. R语言也好，Python语言也好，学习一门新的编程语言

我曾见到有同学同时学习R语言和Python语言，最后落得两手空空。这种做法是很致命的。你一定要沉下心来专攻一门。鉴于这两种语言都是开放源代码工具，所以在公司里都有广泛运用。Python被公认为最简单的编程语言，而R语言一直都是最受青睐的统计工具。学习哪一门的决定权在你，因为两个同等出色。

推荐课程：推荐R语言和Python入门课程《Python入门：数据挖掘实战》、《R语言入门》

2. 学习统计学和数学

统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。

3.一次性完成一门网络开放课程(最难执行)

大规模网络开放课程可以免费获取和学习，可这对你来说也是最难实现的诺言。很多学生通常一次性注册选修很多课程，结果一门也没有圆满完成。所以，你一定要一次专注一门课，完成之后再选下一门。

推荐课程：推荐R语言和python进阶课程：《R语言实战》、《Python进阶：数据挖掘算法》

4.了解业界动态，善于探索和发现

你要了解业内动态。我们生活在一个变化的世界，一夜之间事物就可能发生重大变化，今日和流行的技术明日就很可能面临淘汰。你一定要多与一些富有经验的专业人士、业内专家交流，预见未来的自己。

以上就是小编今天给大家整理发布的关于“零基础如何系统学习数据分析?”的相关内容，希望对大家有所帮助。

‘肆’ 新手怎么学习数据分析

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。

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站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，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。

‘伍’ 初学数据库应该从何学起

初学数据库应该从以下几点进行学习：

一、编程语言基础
新手学大数据，首先要掌握基础的编程语言基础，比如Java、C++等，要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础，如果有疑问，可以去网上搜索相关书籍，再结合自己的疑问去翻书，就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。
二、Linux系统的基本操作
Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，企业的MySQL大数据的组件都是跑在linux环境下的，所以学会linux常用命令不能缺少，重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台，，能写shell程序就会更好了。
三、学习Hadoop架构设计
要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，环境搭建成功后在网上搜罗一些demo，sql脚本之类，直接动手敲进去一点一点体会。
四、采用机器学习模式
为了发挥出大数据的优势，提升你的办公效率，就需要实操并应用其中的内容，必然也会涉及大量机器学习及算法，这能最大化的发挥出计算机的性能，也是大数据的优势所在。

想了解更多有关数据库的相关信息，推荐咨询达内教育。作为国内IT培训的领导品牌，达内的每一名员工都以“帮助每一个学员成就梦想”为己任，也正因为达内人的执着与努力，达内已成功为社会输送了众多合格人才，为广大学子提供更多IT行业高薪机会，同时也为中国IT行业的发展做出了巨大的贡献。

‘陆’ 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。

‘柒’ 超级菜鸟怎么学习数据分析

其实无论是小白或者超级菜鸟，又或者已经具备一定的数理统计或计算机编程基础，对于学习数据分析师来说，都是从头开始。虽然拥有一定的学资背景，会让你在刚开始学习时比较容易上手，但都是基本性的东西，不具备明显的优势。个人的努力和兴趣，以及自觉学习和自主思考的能力也非常重要。不要因为自己是菜鸟而妄自菲薄，付出终有回报，只要持之以恒。

明确目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。

明确知识框架和学习路径

数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：

SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；

会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；

会用脚本语言进行数据分析，Python or R；

有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；

会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；

熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；

高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。

按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：

1.需要获取外部数据分析师：

python基础知识

python爬虫

SQL语言

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

2.不需要获取外部数据分析师：

SQL语言

python基础知识

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib