数据分析入门学习方法

⑴ 小白如何学习数据分析

如果是对数据分析完全无基础的小白，其实并不推荐你走开发方向，因为开发方向对学历、学校、专业都有非常高的要求，并不是可以通过后天培训能补足的，所以非本专业的人不建议去转这这个方向。
如果真的想学，我比较建议你去了解一下业务分析方向，大家说的数据分析师其实就是指这个方向的，那么要去学习的话，就要以实际出发，考虑企业到底需要什么样的数据分析师。
这是要根据公司的业务来决定的，大致我归纳了几点。
①为产品经理提供帮助，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。
②为运营经理提供帮助，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。
③为公司数据制定标准，各部门数据打通，实现数据化管理等工作。
所以这就能看到好多学习者有个误区，就是把大量的时间放在工具的学习上，但其实工具并不是最重要的，很多刚刚毕业的同学空有一身工具本领却不知如何施展，找工作时到处碰壁，其主要原因就是因为他们没接触过项目，对业务没感觉，不知道如何把所学的知识运用到真实的企业经营中，这就造成了很多毕业生就业困难，而能实际解决问题的数据分析师有极度稀缺的状况。
数据分析师最重要的就是商业方面的知识，比如EDA、促销分析、产品管理、品类管理、库存管理、成本分析、定价策略、价格管理、顾客管理等，同时也要会如何与数据相结合，去解决企业面临的问题。

⑵ 数据分析入门必备基础知识有哪些

【导读】随着信息时代互联网的迅猛发展和大数据的兴起，许多人开始选择大数据产业。事实上，我们在进入数据分析或任何行业之前，都需要对自己有一个清晰的认识。那么，数据分析入门必备基础知识有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

1、数据分析的定义数据分析是指对大量有序或无序的数据进行信息的集中整合、运算提取、展示等操作，通过这些操作找出研究对象的内在规律。因此数据分析的目的就是揭示事物运动发展的规律，提高系统运行效率，优化系统作业流程，预测未来发展趋势。

2、数据分析的核心思路为了实现数据分析的目的与意义，刚入门的朋友要了解并遵循数据分析的三大核心思路，这个也是学习数据分析的必备基础知识。过去：对过去已经发生了的历史数据而言，它已经发生不可再改变。但是，历史数据依然很珍贵，通过对历史数据的总结分析，我们可以找到一些相关的不足或可优。

3、数据分析的应用领域数据分析应用的领域非常广泛，数据分析早已渗透各行业各业，尤其是互联网、电商和金融三大行业，在生产制造、生物医疗、交通物流、餐饮外卖、能源、城市管理、体育娱乐等领域也有比较多的应用。因此，我们的衣食住行，确确实实享受着数据分析带来的便利。

4、数据分析开发流程作为数据分析师，不管是完成临时性的小任务，还是战略性的大项目，在做数据分析时都要遵守数据分析开发流程。也许你未来不打算成为一名数据分析师，但是要想实现数据分析，掌握和熟悉数据分析开发流程也是很有必要的。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析入门必备基础知识有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

⑶ 如何自学数据分析

很多人都觉得，自己是文科类出身，或者对数理专业不熟悉，会很难上手数据分析。其实不是这样子的，学习数据分析，不同于程序员，它不会专门要求我们一定要掌握编程，只是理解熟悉就可以。个人的逻辑思维能力、个人兴趣所在，以及自身的决心毅力，这些才是构成一个人学成与否的关键和最重要因素。
小编觉得最重要的一点就是，我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下：

（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
之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
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，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

⑷ 新手Python数据分析如何入门

1、数据获取Python具有灵活易用，便利读写的特点，其能够非常便利地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选东西。Scrapy爬虫，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，能够用于数据挖掘、监测和自动化测验。
2、数据整理NumPy供给了许多高档的数值编程东西，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司运用，以及核心的科学核算组织如：Lawrence
Livermore，NASA用其处理一些原本运用C++，Fortran或Matlab等所做的使命。PandasPandas是根据NumPy的一种东西，该东西是为了处理数据剖析使命而创立的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，供给了高效地操作大型数据集所需的东西。pandas供给了大量能使咱们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强壮而高效的数据剖析环境的重要因素之一。
3、建模剖析Scikit-learn从事数据剖析建模必学的包，供给及汇总了当时数据剖析范畴常见的算法及处理问题，如分类问题、回归问题、聚类问题、降维、模型挑选、特征工程。
4、数据可视化如果在Python中看可视化，你可能会想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一个类似的包，这是用于统计可视化的包。关于自学python入门，Python数据剖析怎么入门，以上就是一个根本的学习路线规划了。

⑸ 学习数据分析需要掌握哪些知识

数据分析所需要掌握的知识：

• 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。

⑹ 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。

⑺ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

⑻ 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。

⑼ 如何学习数据分析

如何学好数据分析？

这个一个比较大的命题，很难一两句话弄说的清楚，所以这个的问题很在QQ群里不太能得到一个满意的答案。

在这里，我就以一个这数据方面的从业者的身份来说一说我的学习方法，当然有一点要说的是每个人的思想、方法、工作经历、知识侧重点都是不一样的，所以对于如何学习这个问题可谓是仁者见仁智者见智。我这里只说一说我个人的方法，不一定是对的也不一定适用于每一个人。

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，包含但不仅限于以下学科：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析……等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。

2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，我大致罗列以下几类：

（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。

（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

在此需要说明的一点是：软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。

对于以上两点，究竟按照什么路线来学习，先后顺序如何安排，我在网上看到过一个图，个人认为很不错：

3、行业知识与工作经验：这部分知识怎么说呢，要是说在书本上一点学不来那也是骗人的，但是能真正拿为己用的，多是自己在实际的工作过程中经历的学到的。做数据分析一定得和自己所从事的行业紧密相关，不结合业务的数据分析无异于纸上谈兵。而需要要用到数据分析的行业又多的数不清，一句话，只要有数据的地方就需要有数据分析，比如互联网、电商、金融、电信、制造业、零售业等等都是数据分析需求大户，你不可能每个行业都很懂，但是你可以在一个行业很懂，这个懂则需要在工作过程中慢慢积累。

打个形象的比喻，成为一个数据分析精英好比成为一个武林高手（不少朋友应该都看过武侠电影），武林高手通常具备三个要素：浑厚的内功、致命招式/稀世武器、江湖经验。

基础知识和行业内的经验就好比这浑厚的内功，及时你不会作出什么东西来也能保证别人忽悠不倒你，因为你已经是内行了；

各种软件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经验，有时候被杀了都不知道是谁杀的，所以工作经验就好比这江湖经验，经验丰富遇到问题才更容易应对。

所以三者相辅相成，任何一个存在短板都会影响整体的发挥，影响个人的数据分析能力水平。

1、看书

这我看来要全面系统的掌握知识，最好的办法就是看书，看书只有看对书，没有看错书，选择了一本能大幅提高自己能力、思想的书就是看对书。再此，我就不做书籍推荐了，每一块都有不少经典的好书，但是我可以告诉你一个找书的好方法，那就是在网上书店搜索相应的关键词，比如你想找统计学方面的书，那你就搜“统计学”，想看EXCEL方面的书就搜“EXCEL”，你会搜到很多相关的书籍，你可以查看书籍的目录介绍和相关的评价看是否适合你。

2、逛专业的网站

另外一个就是经常逛一些在数据分析方面的论坛、博客。所谓逛，跟逛街一样，我不需要东西同样可以去逛街。所以即使你不想去找某个问题的解决方法同样也许要去逛，因为那里有很多也数据分析方面的知识、见解，很多内容都可能会让你受益匪浅，同时还可以关注到高手大牛以及行业的一些动态。

3、学会向搜索引擎要答案

一个懂得学习人必须是懂得提问的人，那回答你问题的人在哪里，不在现实中就在网络上。当你遇到难以解决的问题时，建议首先找一找手头上的书本能不能帮你解答。如果不能，那请你在google、网络上去搜吧，很多问题十有八九在网上可以找到答案（当然那些答案并不一定是最好最优的），如果搜索不到答案，好吧，我承认你的疑问有点小偏了，那就去相关的QQ群或身边的同事朋友那去问吧。

此外，在软件操作方面学会想操作手册要答案

很多关于软件工具的书籍都只是将最主要的操作方法写出来，对于个人而言对一款软件的使用也只是小部分功能，而软件操作手册不一样，它就是软件的使用说明书，每个细致的功能点都会写进去，可以说是最全面的软件字典，在操作手册中几乎可以找到所有的操作方法。

为什么这样安排顺序？ 在我看来书本上的答案要比网上的要靠谱，这个靠谱不是说网上没有好的答案，只是说在没有甄别能力的前提下，你看不出哪个答案是最好的。而书本不一样，写书人的知识水品通常要比写出来的书的知识水品要高，书上给出的解答虽说不一定是最好的，但一定不会差到哪去。

为什么要把搜索引擎放在第二位？

因为搜索引擎可以找到几乎全网的内容，一句话概括就是搜到的东西全。学会使用搜索找问题答案是一种能力，是一种方法。

如果以上方法都找不到的话，就只能向朋友网友求助了。

为什么说QQ群不是解决问题（一些非常灵活的问题除外）好办法？

一是，群里确实有高手，但是高手通常都很忙，如果一两句话能解答你的话，他们很乐意帮你解答，如果不是一两句话能说清的，他们通常会沉默；二是，群里虽然有高手，但是菜鸟也不少，与其得到一个错的结果，不如不问。

你可能要问那QQ群有什么用，我的回答是：解决灵活性问题，交流学习心得，了解他人的动态。

向身边朋友同事请教是本着求人不如求己原则下来说的，如果朋友热情并且自己知道答案的话，肯定会告诉你，及时不知道有时也会帮你找一找解决办法，还有一点是向朋友请教往往还能起到沟通感情的作用。但是有一点，大家工作都很忙，能不去麻烦别人最好还是不去麻烦。

总之，学习是个循序渐进的过程，贵在坚持，不能操之过急；因为数据分析这块涉及的内容很广，所以学习的原则要定好大的方向，然后不断扩展加深知识，“哪里不会补哪里”。

写了这么多也没给大家一点知识性的内容，但都是我个人的一点看法和经验之谈，不妥的地方请同行朋友们多多指正。

本文转载自数据控，链接： http://datakung.com/p=27

⑽ 数据分析需要学哪些

数据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。

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