1樓：強尼說
資料分析師是當今大資料時代炙手可熱的職業之一，很多應屆生甚至是已經工作很多年的職場老人都想往資料分析這個方向去轉型。而資料分析培訓就這樣在北上廣深等地方就悄悄的興起了，可見資料分析在當下是多麼熱門的職業，畢竟商人以利益為驅動，倘若沒有這麼強的利益渠道，又為什麼會有這麼多資料分析培訓呢？
那，作為普通受眾的我們，倘若不參加培訓的話，在業餘時間應該如何去學習資料分析呢？在我看來，資料分析的學習應該從兩個地方進行切入：操作篇以及思維篇。
首先在操作方面，你應該循序漸進的去學習一些資料分析的基本軟體。從最基礎的excel，到資料庫的呼叫工具sql，再到可以進行資料探勘的傻瓜工具spss，甚至是現在炙手可熱的python。這些工具，從最基礎的excel到科技範兒的python，都需要我們不斷的學習，瞭解這些軟體是如何進行資料清洗，處理以及呈現的。
當然，最後的資料視覺化方面，還需要學習一些譬如echarts、tableau以及powerbi等工具。
除卻操作之外，進行思維方面的訓練也是我們必不可少的模組。如果你一味只是停留在資料的基本操作的話，那你就只適合當表哥表姐，而公司也會讓你多做一些表哥表姐的活。因此，在這個操作之外，我們必須還要學會一定的業務知識，懂得如何進行業務方面的分析，瞭解深化一些資料業務模型。
這樣，雙管齊下之下，你的資料分析才能更上一籌。一定要記住，資料分析並不僅僅是玩資料，更重要的是用資料產生業務價值。
2樓：蘋果蟲
一上來便是各種教程，二話不說給出一批書單，各種資料處理的方式，講怎麼樣用python挖掘資料，怎麼用r進行資料視覺化，講ab測試。他們給的教程都很好，資料處理的方式也很有借鑑意義。為什麼這麼用，為什麼這麼做。
一開始我是無語，後來想了想，這應該是乙個普遍問題，這就是資料分析中最大問題，很多人學習資料分析，更多的是為了資料分析而資料分析，實際上根本不知道自己在做什麼，為什麼這麼做。鄙人精通資料分析。估計hr看了是要微笑著，然後把簡歷放入不予錄用的資料夾中。
資料分析，不論使用什麼樣的工具，使用什麼樣的方法，不論是excel，還是python，還是mysql，都是工具，目的只有乙個——解決乙個問題，或者給乙個決策提供依據。所以，學習資料分析的第一步，是要考慮，我要用資料，解決乙個什麼樣的問題。這點如果沒有考慮清楚，只是跟著網上的教程學習爬蟲，學習資料清洗，然後把那些公有的統計資料做成絢爛的圖表，又有什麼用呢。
**開店。比如，有這樣乙個現實的例子，你表嫂跟你說，小明啊，你最喜歡吃我煮的麻辣燙了，我想開麻辣燙店，就在大學城附近，你說**好呢。你是不是會想到以下幾個問題呢。
所以，你有考慮到了這些可以量化的資料並且對應的你找到了這些資料的獲取方式。這也就是，資料分析必須緊貼業務本身。<>
3樓：冰皮愛美食
我大學的時候也抽空把資料分析給學了，我是利用課餘時間自己多看書，多做題來鞏固自己的知識，當時還請了別的學院的同學給我進行輔導。
4樓：二顧淮
資料分析將會作為一門通識技能，進入越來越多的不同工作崗位中。畢竟「技多不壓身」，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一種data-driven的視角，去思考各種問題。關鍵詞：
非科班 + 業餘時間 + 資料分析結合自身的經歷，我想從基本技能+動手實踐兩個角度談談。基本技能：不論是學什麼，還是需要先有乙個大的框架。
對於學習資料分析而言，需要的技能模組有統計基礎+資料庫知識+程式設計能力統計基礎：理工科的學生在本科階段學習過概率論與數理統計，單從做資料分析的角度，其實已經夠用了。<>
如何自學資料分析?
5樓：環球青藤
第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在資料分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。資料分析說到底就是尋找資料背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於資料分析是非常重要的。
而想要快速成為資料分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從資料分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習資料分析工具往往從excel工具開始學起，excel是目前職場人比較常用的資料分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化資料時，excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握excel的資料分析功能能夠應付大部分常見的資料分析場景。
在掌握excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關係型資料庫開始學起，重點在於sql語言。掌握資料庫之後，資料分析能力會有乙個較大幅度的提公升，能夠分析的資料量也會有明顯的提公升。如果採用資料庫和bi工具進行結合，那麼資料分析的結果會更加豐富，同時也會有乙個比較直觀的呈現介面。
資料分析的最後一步就需要學習程式語言了，目前學習python語言是個不錯的選擇，python語言在大資料分析領域有比較廣泛的使用，而且python語言自身比較簡單易學，即使沒有程式設計基礎的人也能夠學得會。通過python來採用機器學習的方式實現資料分析是當前比較流行的資料分析方式。
6樓：九道門聊資料
資料分析是乙個系統的知識結構，並不是只要會工具就可以的，目前有很多學了python和sql的同學，在進入這個領域後只能從事一些bi報表之類的統計類工作，他並不等於資料分析師。
根據企業的業務來看，一般來說資料運營主要是完成資料處理的工作，比如測算roi，報表，資料整理，資料查詢和一些統計類的工作等，而資料分析師的工作不僅需要掌握一些工具的基礎操作，還需要懂業務，能夠把商業知識和資料結合起來，能通過企業的各項資料發現企業經營過程中的業務問題，幫企業解決問題。
所以這就要避免自己成為乙個表哥表姐，就要知道學習資料分析到底哪部分才是重點，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等部門，在企業起著至關重要的作用。這就能看得出來資料分析師這個行業還是比較特殊的，因為這個崗位不以**這種實際能看到的東西為主，而是一種「軟實力」，對程式設計和工具的使用要求並不高，它不是會些工具就能勝任的，需要把資料和商業知識相結合，也需要多去做一些專案來積累經驗，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的工具，需要具備商業知識架構，需要會把商業知識和資料結合起來，同時需要養成良好的分析思維習慣，也包括一些軟性技能，這樣才能利用資料的價值，幫助企業解決問題，推動企業的發展。
學習資料分析需要什麼
7樓：張曉麗的資本思維
資料分析需要學習以下幾點：
一、統計學。二、程式設計能力。三、資料庫。四、資料倉儲。五、資料分析方法。六、資料分析工具。
想要成為資料分析師應該重點學習以下兩點：
語言。這些都是最基礎的工具，python都是最好的資料入門語言，而r語言傾向於統計分析、繪圖等，sql是資料庫。既然是資料分析，平時更多的時間就是與資料分析打交道，資料採集、資料清洗、資料視覺化等一系列資料分析工作都需要上面的工具來完成。
2.業務能力。
資料分析師存在的意義就是通過資料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、使用者、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。
當然這些都是資料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。
關於資料分析師的學習可以到cda資料分析認證中心看看。全球cda持證者秉承著先進商業資料分析的新理念，遵循著《cda職業道德和行為準則》新規範，發揮著自身資料專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。
8樓：清茶與酒燕子
資料分析師需要學習統計學、程式設計能力、資料庫、資料分析方法、資料分析工具等內容，還要熟練使用 excel，至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備紮實的 sql 基礎。
9樓：崔綺琴
1、明確知識框架和學習路徑。
資料分析這件事，如果你要成為資料分析師，那麼你可以去招聘**看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對應該掌握的知識架構有初步的瞭解。你可以去看看資料分析師職位，企業對技能需求可總結如下：
sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理；
會用excel/sql做基本的資料提取、分析和展示；
會用指令碼語言進行資料分析，python or r；
有獲取外部資料的能力加分，如爬蟲或熟悉公開資料集；
會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告；
熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、分類、聚類方法；
高效的學習路徑是什麼？就是資料分析的流程。一般大致可以按「資料獲取-資料儲存與提取-資料預處理-資料建模與分析-資料視覺化」這樣的步驟來實現乙個資料分析師的學成之旅。
按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習乙個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。
如何深入學習資料分析?
10樓：環球青藤
1. sql(資料庫)，我們都知道資料分析師每天都會處理海量的資料，這些資料**於資料庫，那麼怎麼從資料庫取資料，如何建立兩表、三表之間的關係，怎麼取到自己想要的特定的資料等等，這些資料選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過sql解決的，所以sql是資料分析的最基礎的技能。
2. 統計學基礎，資料分析的前提要對資料有感知，資料如何收集，資料整體分佈是怎樣的，如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的，資料的平均值是什麼，資料的最大值最小值指什麼，資料相關與迴歸、時間序列分析和**等等。
或者r的基礎，這一點是必備項也是加分項，在資料探勘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。
如何自學資料分析
11樓：cda資料分析師
很多人都覺得，自己是文科類出身，或者對數理專業不熟悉，會很難上手資料分析。其實不是這樣子的，學習資料分析，不同於程式設計師，它不會專門要求我們一定要掌握程式設計，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，這些才是構成乙個人學成與否的關鍵和最重要因素。
覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對資料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，會基本的資料管理。
2）會用excel/sql做基本的資料分析和展示。
3）會用指令碼語言進行資料分析，python or r
4）有獲取外部資料的能力，如爬蟲。
5）會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告。
6）熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。
之後，怎麼安排自己的業餘時間就看個人了。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、學習資料分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒紮實，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**、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習資料分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於資料分析主流軟體有(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，然後是利用軟體從資料的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀資料。
公司業務資料分析有什麼意義呢呢,大資料分析對業務有什麼作用
而對於企業而言,公司業務資料分析有三個作用 1.是對業務的改進優化,包括企業使用者體驗的改進方面,和對公司資源的分配。2.是幫助業務發現機會,主要是利用資料查詢發現人們思維上的盲點,進而發現新的業務機會的過程。3.是創造新的商業價值,主要是在資料價值的基礎上形成新的商業模式,將資料價值直接轉化為金錢...
大資料的資料分析方法有哪些？如何學習？
1.分類。分類是一種根本的資料剖析方法，資料依據其特點，可將資料物件區分為不同的部分和型別，再進一步剖析，能夠進一步發掘事物的本質。2.回歸。回歸是一種運用廣泛的計算剖析辦法，能夠經過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關係，建立回歸模型，並依據實測資料來求解模型的各引數，然後評價回歸模型是否能夠...
資料分析師的前景如何，資料分析師發展前景如何？
可以在這裡直接給出乙個肯定的回答，資料分析師的前景是非常好的。人才需求旺盛，就業機會多，且不會被輕易替代。無論是國內還是國外，資料分析師的人才需求都很大。資料分析師是乙份難以被替代的職業。它就像律師 hr一樣，很難被替代或取消。資料分析 hr 律師，這三份職業的類似之處就在於，它們的工作任務都需要依...