怎么学做数据分析，如何学习数据分析
1，如何学习数据分析2，数据分析需要掌握哪些知识3，大数据怎么入门学习好呢4，数据分析零基础学习吗5，数据分析师怎么入门1，如何学习数据分析
数据分析有很多种方法,因素分析,比较分析,趋势分析...要结合行业和实际业务才有探讨的空间,纸上谈兵没有任何意义.总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
2，数据分析需要掌握哪些知识 学习数据分析，一是要打下坚实的基础，才能屹立于专业之上，不被人看轻；二是根据企业的招聘技能要求情况，有的放矢。为此，小编给出以下建议，希望能帮到你。（1）sql数据库的基本操作，会基本的数据管理（2）会用excel/sql做基本的数据分析和展示（3）会用脚本语言进行数据分析，python or r（4）有获取外部数据的能力，如爬虫（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等。商家找主播卖货的目的就是吸引流量，促进商品的成交，在一定程度上是很不错的，现在依靠电商带货的商家越来越多，可以考虑这么做。
3，大数据怎么入门学习好呢 零基础学习大数据一般有以下几步：1、了解大数据理论2、计算机编程语言学习3、大数据相关课程学习4、实战项目（1）了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。（2）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，大数据学习是需要java基础的，而对于从来没有接触过编程的朋友来说，要从零开始学习，是需要一定的时间和耐心的。（3）大数据相关课程的学习一般来说，大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，linux，hadoop，scala, hbase, hive, spark等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。（4）实战项目不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，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。数据分析师需要的技能大致有这些：excel、sql、统计学及spss、python/r等。建议从excel开始，因为excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过excel。
4，数据分析零基础学习吗 1、数据分析要学多久？每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。而且也要结合自身的发展方向来选择学习的内容，因此学习时间会有很大的差别。一般来讲，零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三个月。这里给大家推荐一下博学谷的《所有人都能学的数据分析课》 ，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解，学完之后，学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。2、数据分析要学什么？（1）统计学统计学是数据分析的基础，是必须零基础初学者必须掌握的重要内容。学习最基本的统计学知识可以解决日常大部分的分析需求，所以强烈推荐零基础学习者先从统计学开始入手。统计学设计概率、分布、抽样、线性回归、时间序列、统计推断等内容。（2）sqlsql是零基础学习数据分析的核心内容之一，当你要分析的数据超过百万级别的时候，这时候需要数据库来解决，而从数据库中获取数据要依靠sql语言。可以把mysql作为学习对象，简单了解一些数据库范式设计等基本的数据库原理，重点学习sql语言。可以自己安装一个mysql数据库实践操作练习。（3）excel说起excel可能会有人觉得这个很简单，但是excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）。（4）数据挖掘、机器学习这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求，而且数据挖掘和机器学习的难度较大，门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。（5）python因为python有很多的第三方强大的库，因此python是数据分析的利器，也是数据分析必学的编程语言。比如numpy、pandas、matplotlib与python作图、sklearn与机器学习基础等等。虽然python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，python掌握的程度也是不一样的。（6）产品运营知识可能有些人都听过产品运营这一岗位，对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。 5，数据分析师怎么入门 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。数据分析师证书考试由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，每年有4次考试。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具体时间请关注cpda项目数据分析师官网考试通知。考试内容为《数据分析基础》《量化经营》和《量化投资》三门，每门100分，60分及格制。考核合格后，就可获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》。非数学专业需要基础的数理统计等知识，整个数据分析行业目前就是这样的：1、你可以成为一个统计专员，这在大部分电商店铺都是这种意义2、你可以成为一个分析专员，这在一些定型的公司有职位，但对能力要求仅限那个职位3、你可以成为一个分析师，前提是你有基础且有求知的渴望，然后可以联系下面这个人。(截止日期9月1日前)新浪微博 @数据分析先生ps.数据分析不是关于复杂函数和软件的，而是知识的重构和非结构化问题的解决。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。4、目前还没有什么专业的认证。不过可以考试统计类的资格认证，有利于找工作。
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2，数据分析需要掌握哪些知识 学习数据分析，一是要打下坚实的基础，才能屹立于专业之上，不被人看轻；二是根据企业的招聘技能要求情况，有的放矢。为此，小编给出以下建议，希望能帮到你。（1）sql数据库的基本操作，会基本的数据管理（2）会用excel/sql做基本的数据分析和展示（3）会用脚本语言进行数据分析，python or r（4）有获取外部数据的能力，如爬虫（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等。商家找主播卖货的目的就是吸引流量，促进商品的成交，在一定程度上是很不错的，现在依靠电商带货的商家越来越多，可以考虑这么做。
3，大数据怎么入门学习好呢 零基础学习大数据一般有以下几步：1、了解大数据理论2、计算机编程语言学习3、大数据相关课程学习4、实战项目（1）了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。（2）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，大数据学习是需要java基础的，而对于从来没有接触过编程的朋友来说，要从零开始学习，是需要一定的时间和耐心的。（3）大数据相关课程的学习一般来说，大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，linux，hadoop，scala, hbase, hive, spark等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。（4）实战项目不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，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。数据分析师需要的技能大致有这些：excel、sql、统计学及spss、python/r等。建议从excel开始，因为excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过excel。
4，数据分析零基础学习吗 1、数据分析要学多久？每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。而且也要结合自身的发展方向来选择学习的内容，因此学习时间会有很大的差别。一般来讲，零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三个月。这里给大家推荐一下博学谷的《所有人都能学的数据分析课》 ，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解，学完之后，学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。2、数据分析要学什么？（1）统计学统计学是数据分析的基础，是必须零基础初学者必须掌握的重要内容。学习最基本的统计学知识可以解决日常大部分的分析需求，所以强烈推荐零基础学习者先从统计学开始入手。统计学设计概率、分布、抽样、线性回归、时间序列、统计推断等内容。（2）sqlsql是零基础学习数据分析的核心内容之一，当你要分析的数据超过百万级别的时候，这时候需要数据库来解决，而从数据库中获取数据要依靠sql语言。可以把mysql作为学习对象，简单了解一些数据库范式设计等基本的数据库原理，重点学习sql语言。可以自己安装一个mysql数据库实践操作练习。（3）excel说起excel可能会有人觉得这个很简单，但是excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）。（4）数据挖掘、机器学习这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求，而且数据挖掘和机器学习的难度较大，门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。（5）python因为python有很多的第三方强大的库，因此python是数据分析的利器，也是数据分析必学的编程语言。比如numpy、pandas、matplotlib与python作图、sklearn与机器学习基础等等。虽然python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，python掌握的程度也是不一样的。（6）产品运营知识可能有些人都听过产品运营这一岗位，对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。 5，数据分析师怎么入门 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。数据分析师证书考试由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，每年有4次考试。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具体时间请关注cpda项目数据分析师官网考试通知。考试内容为《数据分析基础》《量化经营》和《量化投资》三门，每门100分，60分及格制。考核合格后，就可获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》。非数学专业需要基础的数理统计等知识，整个数据分析行业目前就是这样的：1、你可以成为一个统计专员，这在大部分电商店铺都是这种意义2、你可以成为一个分析专员，这在一些定型的公司有职位，但对能力要求仅限那个职位3、你可以成为一个分析师，前提是你有基础且有求知的渴望，然后可以联系下面这个人。(截止日期9月1日前)新浪微博 @数据分析先生ps.数据分析不是关于复杂函数和软件的，而是知识的重构和非结构化问题的解决。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。4、目前还没有什么专业的认证。不过可以考试统计类的资格认证，有利于找工作。
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