怎么学数据分析

❶ 小白如何学习数据分析

1.统计学相关知识

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。

❷ 数据分析怎么学习呢需要学习什么

想要学习数据分析，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。

通过了解数据分析需要具备的技能，学习的方向也就迎刃而解了。

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。

❸ 数据分析师入门需要学什么

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。

❹ 新手怎么学习数据分析

1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽(至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少)，但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑。

2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划)，但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。

3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维(更注重思维的创造和个性的发扬)，理性思维和客观科学更重要。

4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值。

5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python(数据科学相关模块)、SQL(可以选择一个平台，比如MySQL)这三大关卡早点过了。

6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步。

7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问(问真正有价值的问题)、多总结、多交流，给自己足够的转行周期。

8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。

❺ 数据分析怎么做

一、 具备基本的数据素养

1. 具备基本的统计学概念

先来说一下最基础的概念：平均值，中位数，百分位数，众数，离散程度，方差，标准差。这里不一一赘述，只简单说一下均值和中位数的差异。 均值：即平均数，优势是，均值跟所有数据都相关，劣势是容易受到极端值影响。
比如，你和你的3个好友，跟比尔盖茨组成一个团队，然后这个团队的人均身价是200亿美金，你会觉得自己是有钱人吗？ 中位数：只跟排在中间的数据相关，优点是不受极端值影响，缺点是缺乏敏感性。

2. 避免数据逻辑错误常见数据逻辑谬误1：相关当因果

“有研究结果表明：颜值高的人收入也更高。” 听到这个结论，你会不会觉得应该去整容？ 但有可能是因为，颜值高的人相对比较自信，而自信的人容易在职场上获得成功，所以收入高。也有可能，是收入高的人有能力装扮自己，所以看起来颜值更高。所以说，上面这个表达，只是在说颜值和收入相关，但没有说两者是因果关系。

二、数据沟通和表达：如何用数据讲故事

如果你能够具备足够的数据素养，知道如何呈现数据，同时能够把数据表达出来，那么就能在故事当中融入足够有说服力的数据，故事自然变得很有说服力。

1. 理解沟通目的和对象

如果你说服一个客户购买你的理财产品，你会怎么跟他说？

第一种：这个理财产品有10%的概率会亏；

第二种：这个理财产品有90%的概率能赚。

当然是后者，他听完大概率愿意买，但如果是前一种说法，他可能会很恐惧。 所以，当你在公司里面跟不同的对象沟通时，也应该呈现不一样的数据。
比如，高层可能关心公司整体营收、盈利等等相关数据，中层可能关心他们部门的KPI数据，而主管更关注某个活动、某个举措的成功失败情况。

2. 选择合适的数据表达类型

怎么样用更加合适的数据图表类型？这里有些经验干货分享给大家，常用表格适用范围如下：

o 散点图（适合相关）

o 折线图（适合趋势）

o 横的和竖的条形图（适合对比）

o 瀑布图（适合演变）

o 热力图（适合聚焦）

o 雷达图（适合多指标）

o 词云图（适合看分布）等等

3. 符合数据可视化原则

数据的可视化也非常重要，因为如果没有可视化，就是一些数字罗列，那就跟文字信息没什么差异了。
数据可视化的几个原则：阅读门槛别太高，不要过多颜色，突出关键信息，文本与数据呼应。

❻ 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。

❼ 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

❽ 如何学习成为一名数据分析师

学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。

❾ 小白如何学习数据分析

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

❿ 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。