怎樣數據分析入門，請問數據分析基礎學起要從哪開始
1，請問數據分析基礎學起要從哪開始2，如何零基礎從事數據分析3，數據分析入門應該怎樣一步一步來4，數據分析需要掌握些什么知識5，數據分析沒有基礎應該從哪方面開始學習1，請問數據分析基礎學起要從哪開始
1、通常真正意義上的數據分析，對學歷的要求會非常高，碩士博士以上；比如數據挖掘、web挖掘，常見的是金融機構如銀行、保險、證券，或者大型互聯網公司，對海量數據的深度分析有需求的地方。這樣的數據分析對數理統計、計算機、人機交互的要求比較高。2、常規的數據分析，僅使用簡單分析方法，或者還會用到一些統計學、多元統計，這樣的崗位一定要結合行業經驗，否則很容易被替代。一個畢業沒多久的大學生都可以很快學會。所以數據分析在這個層面上只是工具，不能作為職能長期發展下去。1. 你要明確你是主要面向分析還是開發，如果是開發，你需要了解代碼，腳本什么的，這樣你的日常工作就是數據統計的開發。2. 如果你是面向分析的，那么你需要懂算法，數據庫和辦公軟件。一般來說你就需要會用spss、mysql、excel、minitab等軟件，上述軟件的作用基本上是讓你采集數據、分析挖掘數據、制圖制表將分析結果可視化。僅供參考
2，如何零基礎從事數據分析 先給題主來點實際的吧，先看一下目前企業對于數據分析人才的要求：引用網上的招聘吧：1、負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對用戶的行為進行分析了解用 戶的需求； 2、參與業務部門臨時數據分析需求的調研、分析及實現； 3、參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估； 4、整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持； 5、對產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。大體都是如此。目前職場上的數據分析師，大體分為兩類，一類是數據挖掘類，另一類是業務分析類。前者偏向技術，后者偏向業務。基本專業知識學習數學知識、統計學原理這個是必須要學習的，可以多逛逛論壇，看一些相關的書籍比如說統計之都。技術方面精學excel，sql，這兩者是基礎業務方面可以通過書籍學習數據分析的方法論可能題主擔憂最多的是代碼這塊吧，現在市場上也有很多零代碼基礎的數據分析工具例如finebi等，所以完全不需要擔心的。
3，數據分析入門應該怎樣一步一步來 1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。不明白啊 = =！
4，數據分析需要掌握些什么知識 1）具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通；2）具有數據分析和數據倉庫建模的項目實踐經驗；3）3年及以上數據分析經驗，有互聯網產品、運營分析經驗；4）熟悉r、sas、spss等統計分析軟件，熟練運用python，熟練使用 sql、hive等；5）本科或以上學歷，數學、統計、計算機、運籌學等相關專業；那么對于正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢？從學科知識來看，數據分析涉及到一下的知識要點：（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，這些對于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1）數據分析報告類：microsoft office軟件等，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。現在的數據呈現不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數據結果，因為數據可視化軟件就不能少，bdp個人版、tabluea、echart等這些必備的（2）專業數據分析軟件：常見的有諸如spss、sas、matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業性的算法或模型分析，還有高級的python、r等。（3）數據庫：hive、hadoop、impala等數據庫相關的知識可以學習；（3）輔助工具：比如思維導圖軟件（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。希望同學們謹記：理論知識+軟件工具+數據思維=數據分析基礎，最后要把這些數據分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用數據分析驅動網站運營、業務管理，真正發揮數據的價值。 5，數據分析沒有基礎應該從哪方面開始學習 關于數據分析的學習流程，建議可以先確定一下后續想要從事的行業，以翻牌君現在的了解來說，數據分析在不同行業的分析思路是完全不同的，比如電商、金融、互聯網等等；然后還有確定職業方向，一個是業務方向一個是技術方向；業務方向更偏向業務，需要很清楚所在行業-公司的業務，這個可能更偏數據運營，需要一定時間的行業經驗；技術方向就更偏數學了，需要了解算法，后續可以做機器學習、數據開發等更偏開發的工作；基礎部分你需要學會：- 邏輯和統計學知識- 數據分析思路：業務知識的掌握- 數據分析技能：描述性分析、相關性分析、回歸分析、指標體系搭建、用戶畫像體系搭建- 數據分析工具：excel、sql、bi工具（tableau、finebi、quickbi）、python(進階)關于數據分析的學習流程，我覺得可以先確定一下后續想要從事的行業，以我現在的了解來說，數據分析在不同行業的分析思路是完全不同的，比如電商、金融、互聯網等等 然后還有確定職業方向，一個是業務方向一個是技術方向 業務方向更偏向業務，需要很清楚所在行業-公司的業務，這個可能更偏數據運營，需要一定時間的行業經驗 技術方向就更偏數學了，需要了解算法，后續可以做機器學習、數據開發等更偏開發的工作 基礎部分你需要學會： - 邏輯和統計學知識 - 數據分析思路：業務知識的掌握 - 數據分析技能：描述性分析、相關性分析、回歸分析、指標體系搭建、用戶畫像體系搭建 - 數據分析工具：excel、sql、bi工具（tableau、finebi、quickbi）、python(進階) 推薦可以看看旭鵬的文章！對電商數據分析入門還是有不少幫助的 鏈接在這里： http://www.zhihu.com/people/xie-peng-fei-38-38 最后再推薦你一個非常便宜，對初學者非常友好的天貓電商數據產品——微信小程序“fancy翻牌”，日常最重點三個方面的數據：行業數據； 同行數據； 自己數據； 幫助你更好的學習
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2，如何零基礎從事數據分析 先給題主來點實際的吧，先看一下目前企業對于數據分析人才的要求：引用網上的招聘吧：1、負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對用戶的行為進行分析了解用 戶的需求； 2、參與業務部門臨時數據分析需求的調研、分析及實現； 3、參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估； 4、整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持； 5、對產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。大體都是如此。目前職場上的數據分析師，大體分為兩類，一類是數據挖掘類，另一類是業務分析類。前者偏向技術，后者偏向業務。基本專業知識學習數學知識、統計學原理這個是必須要學習的，可以多逛逛論壇，看一些相關的書籍比如說統計之都。技術方面精學excel，sql，這兩者是基礎業務方面可以通過書籍學習數據分析的方法論可能題主擔憂最多的是代碼這塊吧，現在市場上也有很多零代碼基礎的數據分析工具例如finebi等，所以完全不需要擔心的。
3，數據分析入門應該怎樣一步一步來 1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。不明白啊 = =！
4，數據分析需要掌握些什么知識 1）具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通；2）具有數據分析和數據倉庫建模的項目實踐經驗；3）3年及以上數據分析經驗，有互聯網產品、運營分析經驗；4）熟悉r、sas、spss等統計分析軟件，熟練運用python，熟練使用 sql、hive等；5）本科或以上學歷，數學、統計、計算機、運籌學等相關專業；那么對于正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢？從學科知識來看，數據分析涉及到一下的知識要點：（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，這些對于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1）數據分析報告類：microsoft office軟件等，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。現在的數據呈現不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數據結果，因為數據可視化軟件就不能少，bdp個人版、tabluea、echart等這些必備的（2）專業數據分析軟件：常見的有諸如spss、sas、matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業性的算法或模型分析，還有高級的python、r等。（3）數據庫：hive、hadoop、impala等數據庫相關的知識可以學習；（3）輔助工具：比如思維導圖軟件（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。希望同學們謹記：理論知識+軟件工具+數據思維=數據分析基礎，最后要把這些數據分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用數據分析驅動網站運營、業務管理，真正發揮數據的價值。 5，數據分析沒有基礎應該從哪方面開始學習 關于數據分析的學習流程，建議可以先確定一下后續想要從事的行業，以翻牌君現在的了解來說，數據分析在不同行業的分析思路是完全不同的，比如電商、金融、互聯網等等；然后還有確定職業方向，一個是業務方向一個是技術方向；業務方向更偏向業務，需要很清楚所在行業-公司的業務，這個可能更偏數據運營，需要一定時間的行業經驗；技術方向就更偏數學了，需要了解算法，后續可以做機器學習、數據開發等更偏開發的工作；基礎部分你需要學會：- 邏輯和統計學知識- 數據分析思路：業務知識的掌握- 數據分析技能：描述性分析、相關性分析、回歸分析、指標體系搭建、用戶畫像體系搭建- 數據分析工具：excel、sql、bi工具（tableau、finebi、quickbi）、python(進階)關于數據分析的學習流程，我覺得可以先確定一下后續想要從事的行業，以我現在的了解來說，數據分析在不同行業的分析思路是完全不同的，比如電商、金融、互聯網等等 然后還有確定職業方向，一個是業務方向一個是技術方向 業務方向更偏向業務，需要很清楚所在行業-公司的業務，這個可能更偏數據運營，需要一定時間的行業經驗 技術方向就更偏數學了，需要了解算法，后續可以做機器學習、數據開發等更偏開發的工作 基礎部分你需要學會： - 邏輯和統計學知識 - 數據分析思路：業務知識的掌握 - 數據分析技能：描述性分析、相關性分析、回歸分析、指標體系搭建、用戶畫像體系搭建 - 數據分析工具：excel、sql、bi工具（tableau、finebi、quickbi）、python(進階) 推薦可以看看旭鵬的文章！對電商數據分析入門還是有不少幫助的 鏈接在這里： http://www.zhihu.com/people/xie-peng-fei-38-38 最后再推薦你一個非常便宜，對初學者非常友好的天貓電商數據產品——微信小程序“fancy翻牌”，日常最重點三個方面的數據：行業數據； 同行數據； 自己數據； 幫助你更好的學習
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