初學者如何學習資料分析 如何學習資料分析

如果想從事資料分析行業，還是需要系統學習的，一般在學習過程中配合很多專案案例學習，好學易懂，也可以積累經驗。

一般來說，首先學習基礎知識，然後學習理論，最後學習工具。

1. 學習資料分析的基礎知識，包括概率論、數理統計 2、目標行業的相關理論知識。 例如，在金融方面，需要學習**、銀行、金融等各種知識。

3.學習資料分析工具，如SAS、SPSS，甚至Excel（資料分析模組非常強大）。

請記住，第一步是必不可少的，是資料分析的基礎。

在網際網絡上查詢一些資訊，或去書店查詢。

首先，我們應該從資料入手，大部分一般的資料分析主要是對銷售資料的分析，即根據數字的差異來分析數字背後的原因。 說白了，我個人認為是因果分析。

首先，先從概念開始，了解什麼是環比比較、同比比較和許多比率。 在後期階段，這完全取決於個人對數字的敏感度。

乙個好的資料分析師需要具備以下素質：有紮實的SQL基礎，精通Excel，有統計基礎，掌握至少一種資料探勘語言（R、SAS、PYTHON、SPSS），有良好的溝通和表達能力，做好持續學習的準備，有較強的資料敏感度和邏輯思維能力，對業務有深刻的理解， 有管理者的思維，能夠站在管理者的角度思考問題。

1）對業務敏感，反應迅速，能很好地溝通;2）有資料分析和資料倉儲建模專案實踐經驗;3）3年以上資料分析經驗，有網際網絡產品及運營分析經驗;4）熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體，熟練使用Python，熟練使用。

SQL、Hive等; 5）本科及以上學歷，數學、統計學、電腦科學、運籌學等相關專業;那麼對於處於入門階段的同學來說，應該如何正確把握自己的學習方向呢？

如果你打算成為一名資料分析師，你需要具備所有三個領域的基礎知識：統計學、資料庫和經濟學; 英語四級以上，熟悉指標英文名稱; 網際網絡產品設計知識。

要回答這個問題，資料分析師需要學習統計學、程式設計技能、資料庫、資料分析方法、資料分析工具等，精通Excel，熟悉並精通至少一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，並有紮實的SQL基礎。

資料程式設計：資料程式設計工具包括Python、R、SAS等，最流行的是Python和SQL，相對簡單。

資料儲存：主要是資料庫、資料建模，這些要理解可能有點難懂，可以在網際網絡上找到免費的線上課程來輔助學習。

資料視覺化：資料視覺化不是很困難，這部分完全可以自學，Tableau、Quich BI等。

大資料技術：機器學習還是比較難的，但是我會在工作中加深自己的理解和學習，這樣在工作中遇到的時候，可以粗略地看一看，學習一下。

皇家橡樹 1.統計學。2.程式設計能力。 3. 資料庫。 4.資料倉儲。

5.資料分析方法。 6.資料分析工具。

需要關注的一件事是：語言。

這些是最基本的工具，Python 是開始處理資料的最佳語言，而 R 語言往往是統計分析、繪圖等，而 SQL 是資料庫。 由於是資料分析，我通常會花更多的時間處理資料分析和資料收集。

上述工具需要完成資料清洗、資料視覺化等一系列資料分析任務。

2.業務能力，資料分析師。

存在的意義在於通過資料分析幫助企業實現業務增長，因此業務能力也是必須的。 公司的產品、使用者、所處的市場環境和企業的員工都是必須掌握的內容，通過這些內容的建立，幫助企業建立具體的經營指標，協助企業做出經營決策。

當然，這些是資料分析師想要轉行需要重點學習的最基本的東西，如果想在未來有更好的發展，還需要學習更多的技能，比如企業管理、人工智慧等。

統計、程式設計、資料資料庫、資料倉儲、資料分析方法和工具。

工具的選擇對於資料分析師來說非常重要，大多數國有企業和民營企業越來越重視資料安全，資料行業開始趨向於本地化。 國內一大批廠商在資料分析工具方面也層出不窮：深圳數學研究所牽頭的新型資料分析與決策系統——觀河因果關係。

是資料分析領域比較鮮明的代表，技術、產品、軟體均在國內自主研發生產; 而且效能優勢也走在世界前列; 產品功能可以在官方網站上找到。

第乙個方面是數學的基礎，第二個方面是統計學的基礎，第三個方面是計算機的基礎。 要想在資料分析的道路上走得更遠，就必須注意數學和統計學的學習。 歸根結底，資料分析就是要找到資料背後的規律，而找到規律需要設計演算法的能力，所以數學和統計學對於資料分析非常重要。

如果你想快速成為一名資料分析師，你可以從計算機知識入手，特別是從資料分析工具開始，然後在學習工具的過程中，協助演算法和行業致命學習。 學習資料分析工具往往從excel工具開始，excel是目前職場上最常用的資料分析工具，通常面對不到10萬條的結構化資料，excel依然勝任。 對於大多數專業人士來說，掌握Excel的資料分析功能可以應對最常見的資料分析場景。

掌握 Excel 後，下一步是學習更多關於資料庫的知識，從關聯式資料庫開始，重點是 SQL 語言。 掌握資料庫後，資料分析能力將大大提高，可分析的資料量也將顯著提高。 如果將資料庫和BI工具結合在一起，資料分析的結果會更豐富，並且會有更直觀的呈現介面。

資料分析的最後一步是學習程式語言，目前學習python語言是乙個不錯的選擇，python語言在大資料分析領域應用廣泛，而且python語言本身比較簡單易學，即使沒有程式設計基礎的人也可以學習。 Python 是使用機器學習分析資料的一種流行方法。

資料分析是乙個系統的知識結構，而不僅僅是乙個工具，有很多學過Python和SQL的同學，進入這個領域後，只能從事一些BI報表等統計工作，他不等於資料分析師。

根據企業的業務，一般來說，資料操作主要是完成資料處理的工作，如計算ROI、報表、資料整理、資料查詢和一些統計工作等，而資料分析師的工作不僅需要掌握一些工具的基本操作，還需要了解業務， 能夠將業務知識與資料相結合，能夠通過企業的各種資料發現企業運營過程中的業務問題，幫助企業解決問題。

因此，要避免成為表親和表親，要知道學習資料分析的哪個部分是重點，資料分析師作為企業的重要樞紐，連線著公司的產品和運營部門，在企業中發揮著至關重要的作用。 由此可見，資料分析師行業還是比較特殊的，因為這個職位不是基於實際能看到的東西，而是一種“軟實力”，對程式設計和工具的使用要求不高，它不能使用一些工具，它需要將資料和業務知識結合起來， 並且還需要做更多的專案來積累經驗，九道門資料分析學院認為，資料分析師需要掌握一些資料處理工具，並且需要具備業務知識結構，需要能夠將業務知識和資料結合起來，同時需要養成良好的分析思維習慣， 包括一些軟技能，從而利用資料的價值幫助企業解決問題，促進企業發展。