如何学习数据分析
如何学习数据分析？
首先，我先简单地将学习数据的人群进行分类：
1.学过计算机但不会统计学（新手）
2.学过统计学但不会计算机（小白）
3.统计学和计算机都不会（菜鸟）
他们的排名是： 菜鸟 < 小白 <= 新手。 无需置疑，菜鸟是最弱的级别，学习起来也是困难重重。小白和新手算是有一定的基础，学习起来会比较轻松一点。 从我个人角度来看，我觉得计算机技术要重于统计学知识，因此我认为学计算机的同学更容易入门。
无论处于什么级别：学习数据分析，你需要做的两件事：
1.一份正确的学习计划
2.一位带你入门的师傅（行业前辈）
学习也需要知道侧重点，需要掌握哪些本领：
①统计学基础
②常用模型理论
③R和PYTHON
④网页分析
⑤数据库技术
⑥实战应用
入门师傅：自认为是靠谱的导师或者行业前辈，真正了解行业发展状态及前景
中国商业联合会数据分析专业委员会，为国务院国有资产监督管理委员会审核同意，中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业的行业协会。
典型的数据分析应用主要体现在以下三个方面：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
十方融海
2022-03-14 广告
学什么?
数据分析要学的内容大致分为6个板块，分别是：
Excel
精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化，可以透过现象看本质。
MySQL
理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。
BI商业智能工具
了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。
Python
学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
数据分析思维与理论
掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识，学习数据运营方法论、机器学习夯实基础，提升数据敏感性，建立数据思维和数据素养。
掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程，能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等，培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。
机器学习
掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理，增加个人核心竞争力，拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力；奠定人工智能算法入门基础。
如何学?
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。
花1个月学习数据库知识及基础的统计学知识。
花1~2个月学习最基础的数据分析软件操作。
花1个月时间进行时间项目操作及业务练习
数据分析入门容易提高难，题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速，更推荐跟着课程系统性的学习，搭建好逻辑框架。
（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；
（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。如何想在数据分析方面有长远的发展，希望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，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）也可以很好地帮助整理分析思路。
在此需要说明的一点是：软件只是帮助完成任务的工具。并不是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。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计
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。
3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）
切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
首先要从数据入手，一般的数据分析大部分主要是销售数据的分析，也就是根据数字的差异来分析数字背后的原因。说白了，个人觉得也就是因果分析。
要入手，先从概念入手，了解什么环比啊，同比啊，还有好多比率。后期全靠个人对数字的敏感度了。
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