數據分析入門學習方法

⑴ 小白如何學習數據分析

如果是對數據分析完全無基礎的小白，其實並不推薦你走開發方向，因為開發方向對學歷、學校、專業都有非常高的要求，並不是可以通過後天培訓能補足的，所以非本專業的人不建議去轉這這個方向。
如果真的想學，我比較建議你去了解一下業務分析方向，大家說的數據分析師其實就是指這個方向的，那麼要去學習的話，就要以實際出發，考慮企業到底需要什麼樣的數據分析師。
這是要根據公司的業務來決定的，大致我歸納了幾點。
①為產品經理提供幫助，國內產品經理不懂數據分析，而新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要數據分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要數據分析師採集用戶行為、習慣、評價等數據來完成。
②為運營經理提供幫助，產品運營中的用戶流量、促銷、顧客關系管理等需要數據分析師幫助完成。
③為公司數據制定標准，各部門數據打通，實現數據化管理等工作。
所以這就能看到好多學習者有個誤區，就是把大量的時間放在工具的學習上，但其實工具並不是最重要的，很多剛剛畢業的同學空有一身工具本領卻不知如何施展，找工作時到處碰壁，其主要原因就是因為他們沒接觸過項目，對業務沒感覺，不知道如何把所學的知識運用到真實的企業經營中，這就造成了很多畢業生就業困難，而能實際解決問題的數據分析師有極度稀缺的狀況。
數據分析師最重要的就是商業方面的知識，比如EDA、促銷分析、產品管理、品類管理、庫存管理、成本分析、定價策略、價格管理、顧客管理等，同時也要會如何與數據相結合，去解決企業面臨的問題。

⑵ 數據分析入門必備基礎知識有哪些

【導讀】隨著信息時代互聯網的迅猛發展和大數據的興起，許多人開始選擇大數據產業。事實上，我們在進入數據分析或任何行業之前，都需要對自己有一個清晰的認識。那麼，數據分析入門必備基礎知識有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

1、數據分析的定義數據分析是指對大量有序或無序的數據進行信息的集中整合、運算提取、展示等操作，通過這些操作找出研究對象的內在規律。因此數據分析的目的就是揭示事物運動發展的規律，提高系統運行效率，優化系統作業流程，預測未來發展趨勢。

2、數據分析的核心思路為了實現數據分析的目的與意義，剛入門的朋友要了解並遵循數據分析的三大核心思路，這個也是學習數據分析的必備基礎知識。過去：對過去已經發生了的歷史數據而言，它已經發生不可再改變。但是，歷史數據依然很珍貴，通過對歷史數據的總結分析，我們可以找到一些相關的不足或可優。

3、數據分析的應用領域數據分析應用的領域非常廣泛，數據分析早已滲透各行業各業，尤其是互聯網、電商和金融三大行業，在生產製造、生物醫療、交通物流、餐飲外賣、能源、城市管理、體育娛樂等領域也有比較多的應用。因此，我們的衣食住行，確確實實享受著數據分析帶來的便利。

4、數據分析開發流程作為數據分析師，不管是完成臨時性的小任務，還是戰略性的大項目，在做數據分析時都要遵守數據分析開發流程。也許你未來不打算成為一名數據分析師，但是要想實現數據分析，掌握和熟悉數據分析開發流程也是很有必要的。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析入門必備基礎知識有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

⑶ 如何自學數據分析

很多人都覺得，自己是文科類出身，或者對數理專業不熟悉，會很難上手數據分析。其實不是這樣子的，學習數據分析，不同於程序員，它不會專門要求我們一定要掌握編程，只是理解熟悉就可以。個人的邏輯思維能力、個人興趣所在，以及自身的決心毅力，這些才是構成一個人學成與否的關鍵和最重要因素。
小編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：

（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

⑷ 新手Python數據分析如何入門

1、數據獲取Python具有靈活易用，便利讀寫的特點，其能夠非常便利地調用資料庫和本地的數據，同時，Python也是當下網路爬蟲的首選東西。Scrapy爬蟲，Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，能夠用於數據挖掘、監測和自動化測驗。
2、數據整理NumPy供給了許多高檔的數值編程東西，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司運用，以及核心的科學核算組織如：Lawrence
Livermore，NASA用其處理一些原本運用C++，Fortran或Matlab等所做的使命。PandasPandas是根據NumPy的一種東西，該東西是為了處理數據剖析使命而創立的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型，供給了高效地操作大型數據集所需的東西。pandas供給了大量能使咱們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強壯而高效的數據剖析環境的重要因素之一。
3、建模剖析Scikit-learn從事數據剖析建模必學的包，供給及匯總了當時數據剖析范疇常見的演算法及處理問題，如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型挑選、特徵工程。
4、數據可視化如果在Python中看可視化，你可能會想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一個類似的包，這是用於統計可視化的包。關於自學python入門，Python數據剖析怎麼入門，以上就是一個根本的學習路線規劃了。

⑸ 學習數據分析需要掌握哪些知識

數據分析所需要掌握的知識：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

⑹ 數據分析怎麼學習呢需要學習什麼

想要學習數據分析，首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

通過了解數據分析需要具備的技能，學習的方向也就迎刃而解了。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

⑺ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

⑻ 新手怎麼學習數據分析

1、在選擇數據分析師這條路之前，一定要思考再三，雖然這條路看著光鮮靚麗(至少職業的薪酬收入類比其他行業不會好不少)，但也是一條艱難前行之路，充滿著未知、荊棘和困惑。

2、雖然數據分析這個行業有著天然的專業鄙視鏈(文理科的邏輯思維功底、編程語言接受程度上以及數理統計基礎實實在在的存在差別，這也是甲方更信賴理工科出身的重要原因，因為社科或文藝類專業，很少有學校會嚴格地按照數理邏輯去制定學生的課程培養計劃)，但是並不代表文科生沒有任何機會，因為大學以前，其實我們都沒正式接觸過編程或統計學，大學本科更多的是提升一個人的思維、而不是過硬的專研能力。

3、如果你要堅定的選擇這條路，就必須克服各種依賴症，比如安裝一個R語言或Python軟體，從龐大的數據中得出客觀的結論過程，用學到的知識去分析數據的價值等等，一定要動手動腦去實戰，不要單憑以前的文科思維(更注重思維的創造和個性的發揚)，理性思維和客觀科學更重要。

4、動手實踐和實習參與項目是很好的數據科學或者數據分析的開端，只學不練假把式，只有直接用於實戰，才能看出來你學的東西到底有多少能夠落地，能夠用於提升業務的價值。

5、在求職以前，倘若時間允許，把R語言、Python(數據科學相關模塊)、SQL(可以選擇一個平台，比如MySQL)這三大關卡早點過了。

6、如果你還是在校學生，學會分清各種事情的輕重緩急，比如各種無聊拉人湊場子講座、聽課發禮品的營銷洗腦課，無效應酬社交，如果全部都用在數據分析的學習上，你會發現你的時間多了很多，自然你也可以更早地追上同行的腳步。

7、腳踏實地的去走自己的路，不會的多寫、多看、多問(問真正有價值的問題)、多總結、多交流，給自己足夠的轉行周期。

8、學會融會貫通不同領域的知識，觸類旁通、橫向遷移，這樣學起來才有越學越有通透的感覺，否則你只能增加筆記本的厚度，徒增煩惱罷了。

⑼ 如何學習數據分析

如何學好數據分析？

這個一個比較大的命題，很難一兩句話弄說的清楚，所以這個的問題很在QQ群里不太能得到一個滿意的答案。

在這里，我就以一個這數據方面的從業者的身份來說一說我的學習方法，當然有一點要說的是每個人的思想、方法、工作經歷、知識側重點都是不一樣的，所以對於如何學習這個問題可謂是仁者見仁智者見智。我這里只說一說我個人的方法，不一定是對的也不一定適用於每一個人。

數據分析這個崗位可以說很寬泛很雜，從數據錄入員到行業分析師專家都可以認為是數據分析，甚至一些搞數據挖掘、人工智慧的都可以包括到數據分析的范疇里，但是這些工作所做的事情卻相差甚遠，當然待遇也天壤之別。所以大家在應聘時不要只看崗位名稱，重要的是看看清崗位職責和要求。言歸正傳，咱們談談如何學習數據分析。

1、學科知識：從數據分析涉及到的專業知識點上看，他包含的比較多，包含但不僅限於以下學科：

（1）統計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析……等

（2）數學：線性代數、微積分等

（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助

（4）經濟金融：如果是從事這個行業的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了

（5）計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎麼處理出來的，要了解資料庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從資料庫里提取你需要的數據（比如使用SQL進行查詢），這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業者必備的。此外，如果要想走的更遠，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業的數據分析工具，幫助你完成工作。

這些專業知識不是一時半會能夠全面掌握的，學習的唯一捷徑就是看書、看視頻講解，看權威的書籍、看全面的知識。學習基礎知識沒有一蹴即就的方法，因為基礎，所以學起來會比較枯燥、比較漫長。如何你想在數據分析方面有長遠的發展，希望你能在基礎知識上長期堅持的學習下去。

2、軟體操作：從事數據分析方面的工作必備的工具是什麼，我大致羅列以下幾類：

（1）分析報告類：Microsoft Office軟體（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。

（2）專業數據分析軟體：OFFICE並不是全部，要從在數據分析方面做的比較好，你必須會用（至少要了解）一些比較常用的專業數據分析軟體工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析。

（3）輔助工具：比如思維導圖軟體（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。

在此需要說明的一點是：軟體只是幫助我們完成任務的工具。並不是我們只要學好的軟體操作就能很好地完成任務，因為與操作相比，如何解釋最後的結果要重要的多。即使軟體操作的再熟，如果看不懂結果，那跟不會才做沒有兩樣。而看看懂結果就需要扎實的專業知識才行。

對於以上兩點，究竟按照什麼路線來學習，先後順序如何安排，我在網上看到過一個圖，個人認為很不錯：

3、行業知識與工作經驗：這部分知識怎麼說呢，要是說在書本上一點學不來那也是騙人的，但是能真正拿為己用的，多是自己在實際的工作過程中經歷的學到的。做數據分析一定得和自己所從事的行業緊密相關，不結合業務的數據分析無異於紙上談兵。而需要要用到數據分析的行業又多的數不清，一句話，只要有數據的地方就需要有數據分析，比如互聯網、電商、金融、電信、製造業、零售業等等都是數據分析需求大戶，你不可能每個行業都很懂，但是你可以在一個行業很懂，這個懂則需要在工作過程中慢慢積累。

打個形象的比喻，成為一個數據分析精英好比成為一個武林高手（不少朋友應該都看過武俠電影），武林高手通常具備三個要素：渾厚的內功、致命招式/稀世武器、江湖經驗。

基礎知識和行業內的經驗就好比這渾厚的內功，及時你不會作出什麼東西來也能保證別人忽悠不倒你，因為你已經是內行了；

各種軟體操作就好比致命的招式和稀世武器，一旦出手就可以招招致命、事半功倍；

行走江湖最怕的就是缺少江湖經驗，有時候被殺了都不知道是誰殺的，所以工作經驗就好比這江湖經驗，經驗豐富遇到問題才更容易應對。

所以三者相輔相成，任何一個存在短板都會影響整體的發揮，影響個人的數據分析能力水平。

1、看書

這我看來要全面系統的掌握知識，最好的辦法就是看書，看書只有看對書，沒有看錯書，選擇了一本能大幅提高自己能力、思想的書就是看對書。再此，我就不做書籍推薦了，每一塊都有不少經典的好書，但是我可以告訴你一個找書的好方法，那就是在網上書店搜索相應的關鍵詞，比如你想找統計學方面的書，那你就搜「統計學」，想看EXCEL方面的書就搜「EXCEL」，你會搜到很多相關的書籍，你可以查看書籍的目錄介紹和相關的評價看是否適合你。

2、逛專業的網站

另外一個就是經常逛一些在數據分析方面的論壇、博客。所謂逛，跟逛街一樣，我不需要東西同樣可以去逛街。所以即使你不想去找某個問題的解決方法同樣也許要去逛，因為那裡有很多也數據分析方面的知識、見解，很多內容都可能會讓你受益匪淺，同時還可以關注到高手大牛以及行業的一些動態。

3、學會向搜索引擎要答案

一個懂得學習人必須是懂得提問的人，那回答你問題的人在哪裡，不在現實中就在網路上。當你遇到難以解決的問題時，建議首先找一找手頭上的書本能不能幫你解答。如果不能，那請你在google、網路上去搜吧，很多問題十有八九在網上可以找到答案（當然那些答案並不一定是最好最優的），如果搜索不到答案，好吧，我承認你的疑問有點小偏了，那就去相關的QQ群或身邊的同事朋友那去問吧。

此外，在軟體操作方面學會想操作手冊要答案

很多關於軟體工具的書籍都只是將最主要的操作方法寫出來，對於個人而言對一款軟體的使用也只是小部分功能，而軟體操作手冊不一樣，它就是軟體的使用說明書，每個細致的功能點都會寫進去，可以說是最全面的軟體字典，在操作手冊中幾乎可以找到所有的操作方法。

為什麼這樣安排順序？ 在我看來書本上的答案要比網上的要靠譜，這個靠譜不是說網上沒有好的答案，只是說在沒有甄別能力的前提下，你看不出哪個答案是最好的。而書本不一樣，寫書人的知識水品通常要比寫出來的書的知識水品要高，書上給出的解答雖說不一定是最好的，但一定不會差到哪去。

為什麼要把搜索引擎放在第二位？

因為搜索引擎可以找到幾乎全網的內容，一句話概括就是搜到的東西全。學會使用搜索找問題答案是一種能力，是一種方法。

如果以上方法都找不到的話，就只能向朋友網友求助了。

為什麼說QQ群不是解決問題（一些非常靈活的問題除外）好辦法？

一是，群里確實有高手，但是高手通常都很忙，如果一兩句話能解答你的話，他們很樂意幫你解答，如果不是一兩句話能說清的，他們通常會沉默；二是，群里雖然有高手，但是菜鳥也不少，與其得到一個錯的結果，不如不問。

你可能要問那QQ群有什麼用，我的回答是：解決靈活性問題，交流學習心得，了解他人的動態。

向身邊朋友同事請教是本著求人不如求己原則下來說的，如果朋友熱情並且自己知道答案的話，肯定會告訴你，及時不知道有時也會幫你找一找解決辦法，還有一點是向朋友請教往往還能起到溝通感情的作用。但是有一點，大家工作都很忙，能不去麻煩別人最好還是不去麻煩。

總之，學習是個循序漸進的過程，貴在堅持，不能操之過急；因為數據分析這塊涉及的內容很廣，所以學習的原則要定好大的方向，然後不斷擴展加深知識，「哪裡不會補哪裡」。

寫了這么多也沒給大家一點知識性的內容，但都是我個人的一點看法和經驗之談，不妥的地方請同行朋友們多多指正。

本文轉載自數據控，鏈接： http://datakung.com/p=27

⑽ 數據分析需要學哪些

數據分析需要學習以下幾點：

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。

關於數據分析師的學習可以到CDA數據分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。