如何学习数据分析？

2024-11-11 05:04:02

推荐回答（3个）

回答1：

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

回答2：

很多人看到了数据分析行业的火爆以及高薪工作，开始跃跃欲试想进入数据分析行业。但是不少人对于数据分析行业不是很清楚，不知道需要掌握什么相关知识以及如何学习，下面就为大家解答这个问题，大家在学习数据分析的时候一定要注意好下面提到的内容，这样才能够学好数据分析。
首先说一下数据分析总的基础知识，我们在学数据分析的基础知识需要注意好学科知识，学科知识包括很多，比如统计学、数学、社会学、经济金融、计算机等内容，下面就给大家具体讲解一下这个内容：统计学需要学习参数检验、非参检验、回归分析等知识；数学需要学习线性代数、微积分等知识；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；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；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，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。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。
然后说说软件操作，在进行数据分析工作的时候一定要会使用数据分析的工具，这样才能够提高数据分析的效率。一般数据分析软件有Microsoft Office软件，比如excel、word、powerpoint。SPSS、SAS、R、MatlabMindManager、MindMapper等等。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。
最后就是行业知识与工作经验：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。
以上的内容就是如何学习数据分析需要注意的地方了，大家在学习数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能够做好数据分析的工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

回答3：

需要三步曲：

一、至少花三个月掌握技术

“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。

1、花1个月学习数据库知识。

2、花1-2个月学习基础的统计学知识。

3、花1个月学习点linux的知识。

4、花1个月去学习最基础的数据挖掘模型：

5、花1个月掌握一门基础的挖掘软件的操作。

分析师一定要有持续学习的态度，所以在后续工作中一定要保持持续学习的态度哦。坚持学习各类知识，不仅仅是技能层面的。

二、选择感兴趣的行业

如果你已经工作，选择本行业或者相关行来。这样你在行业经验，业务知识你是有优势的。因为你比较清楚业务的“痛点”，从而你也就相对清楚应该给业务提供什么样的数据。