如何在業餘時間學習資料分析，如何在業餘時間學習資料分析？

如果你想利用業餘時間學習大資料，可以從三種學習方式中進行選擇：一種是自學，當然你需要有一定的基礎和良好的學習能力和自控能力。 一種是報名學習，學習速度最快，但需要教費。

資料分析師是當今大資料時代最熱門的職業之一，許多應屆畢業生甚至工作了多年的老年專業人士都想轉型為資料分析。 這樣一來，資料分析培訓在北京、上海、廣州、深圳等地悄然興起，可見目前資料分析是多麼的火爆，畢竟商人都是利益驅動的，如果沒有這麼強的興趣渠道，為什麼會有這麼多的資料分析培訓呢？

那麼，作為一般觀眾，如果我們不參加培訓，我們應該如何在業餘時間學習資料分析呢？ 在我看來，資料分析的研究應該從兩個方面入手：操作和思考。

首先，在操作方面，你應該逐步學習一些資料分析的基礎軟體。 從最基礎的Excel，到資料庫呼叫工具SQL，再到可以做資料探勘的傻瓜工具SPSS，甚至是現在火熱的Python。 這些工具，從最基本的 Excel 到技術 Python，需要不斷學習才能了解這些軟體如何清理、處理和呈現資料。

當然，在資料視覺化方面，你還需要學習一些工具，比如 echarts、tableau、powerbi。

除了操作，思維訓練也是我們不可或缺的模組。 如果你只是停留在資料的基礎操作上，那麼你只適合做表哥，公司會讓你多做表哥的工作。 因此，除了這個操作之外，我們還必須學習一定的業務知識，知道如何進行業務分析，了解和深化一些資料業務模型。

這樣，通過雙管齊下的方法，您的資料分析可以提公升到乙個新的水平。 重要的是要記住，資料分析不僅僅是玩弄資料，它更多的是利用資料創造商業價值。

資料變得越來越普遍，從每個人的社交圈、消費者網路、體育到他們自己的裝置。 它的大小與公司的銷售運營、計畫和決策、產品生產和運輸網路一樣大。 越來越多的人正在轉向資料分析。

但對於上班族來說，完全放棄目前的工作，全身心地投入到學習資料分析中，可能會有很大的壓力，畢竟生活成本是有的。 因此，在業餘時間學習資料分析也是一種權宜之計，為您未來的職業晉公升或轉行做準備。 然而，如何在業餘時間學好資料分析，也是值得思考和規劃的事情。

了解資料分析師需要哪些基本技能非常重要。 這就是我們如何才能有目標。 我可以總結如下：

1）SQL資料庫的基本操作，基本資料管理。

2）能夠使用Excel SQL進行基本資料分析和顯示 （3）能夠使用指令碼語言進行資料分析，Python或R

4）具備獲取外部資料的能力，如爬蟲等。

5）具備基本的資料視覺化技能和撰寫資料包表的能力。

6）熟悉常用的資料探勘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。

之後，如何安排您的業餘時間取決於個人。 一般來說，首先學習基礎知識，然後學習理論，最後學習工具。 基本上，每種語言都是按照這個順序學習的。

1、學習資料分析的基礎知識，包括概率論和數理統計。 基礎還需要掌握，基礎還不牢固，知識大廈很容易倒塌。

2. 目標行業的相關理論知識。 比如在金融方面，一定要學習**、銀行、金融等各種知識，否則到了公司就會一頭霧水。

3、學習資料分析工具，軟體結合案例的實際應用，主流的資料分析軟體有（從易到難）：excel、spss、stata、r、python、sas等。

4.學習如何操作這些軟體，然後使用軟體對資料進行逐步的處理和分析，最後輸出結果，測試和解釋資料。

我根據我的經驗給出一些建議，希望能被接受。

首先要讀書，一定要找一本好書，認真學習，認真閱讀，一開始就要打好基礎！ ，主要學習python。 那麼你如何學習呢？

《簡單資料分析》就是學習最基本的統計學、概率論等理論知識，這些知識是你進步的基石，而且本書延續了一貫的頭部第一系列風格，非常有趣，讀起來不會覺得無聊！

下一步是學習python作為一門語言。 因為 Python 確實有很多用途，資料分析只是它的功能之一。 因此，鎖定目標，只學習資料分析部分的知識，跳過所有其他的Web開發和網路程式設計，一定要專心克服你的目標，不要分心，有時候你停滯了就回不來了！！

那麼使用Python進行資料分析絕對是您學習Python（我的意思是資料分析）的最佳選擇。

希望以上建議對您有所幫助，請給我們很多建議。

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、學習資料分析的基本知識，包括概率論和數理統計。

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（資料分析模組的功能非常強大）。

請記住，第一步是必不可少的，是資料分析的基礎。

一上來，就有各種各樣的教程，更不用說一批書單了，各種資料處理方式，如何用python挖掘資料，如何使用R進行資料視覺化，以及AB測試。 他們提供的教程非常好，處理資料的方式也非常有啟發性。 為什麼使用它以及為什麼這樣做。

一開始我無語，但後來我想了想，這應該是乙個通性的問題，這是資料分析中最大的問題，很多人學習資料分析，更多的是為了資料分析而進行資料分析，其實他們不知道自己在做什麼，也不知道為什麼要這樣做。 可鄙的人精通資料分析。 我猜HR看到後會笑一笑，然後把簡歷放到他不會被錄用的資料夾裡。

資料分析，無論用什麼樣的工具，用什麼方法，不管是Excel、Python還是MySQL，都是只有乙個目的的工具——解決問題，或者為決策提供依據。 因此，學習資料分析的第一步是考慮我想用資料解決什麼樣的問題。 如果你沒有想清楚這一點，那麼僅僅按照線上教程學習爬蟲，學習資料清理，然後把那些公開的統計資料做成精彩的圖表又有什麼用呢？

開一家商店。 比如有這麼乙個現實的例子，你表姐夫跟你說，小明，你最喜歡吃我做的麻辣湯，我想開一家麻辣堂，就在大學城附近，你說**好。 您是否想到以下問題？

所以，你已經考慮了可量化的資料，你已經找到了一種方法來獲得它。 這意味著資料分析必須與業務本身密切相關。 <>

上大學的時候，我也抽出時間學習資料分析，利用業餘時間多看書多做題來鞏固知識，當時還請了其他學院的同學來輔導我。

資料分析將作為一項通用技能用於越來越多的不同工作。 畢竟，掌握資料分析一方面可以提公升自己相應的業務能力，另一方面也可以讓自己建立資料驅動的視角來思考各種問題。 關鍵字：

非專業課+業餘+資料分析結合自身經驗，想從基本功+動手實踐兩個角度來談談。 基本技能：無論你在學什麼，你仍然需要先有乙個大的框架。

對於學習資料分析，必修技能模組包括統計基礎+資料庫知識+程式設計能力統計基礎：理工科學生在本科階段學習過概率論和數理統計，單從資料分析的角度來看其實已經足夠了。 <>