数据分析学-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析学的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析学的解答，让我们一起看看吧。

1. 想自学python数据分析，难不难？
2. 学习数据分析必备的技能有哪些？

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还是具备一定难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。

***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，***用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：

由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，难点在于算法的学习，如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

数据分析入门不算难，但进阶蛮难的

学会Python numpy，Pandas这些工具的使用，这只是入门；

好点的数据分析师，对统计学，数学都有一定的熟悉，能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。

Python数据分析学习

***s://***.toutiao***/i6735341654099624452/

学习数据分析必备的技能有哪些？

我觉得要想学好数据分析有6个步骤：

第一，要学会懂业务，大数据分析人才需要熟悉行业业余发展与知识，公司业务及产品流程，并有自己独特的见解。

第二，要学会懂管理。搭建数据分析框架的要求，确定分析思路，运用营销，管理知识来做指导，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的建议。

第三，要学会懂分析，要能够掌握数据分析基本原理与有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中。

第四，要学会懂工具，数据分析技术是实现数据分析方法理论的技术支撑。

第五，要学会懂设计，数据分析要懂得数据可视化设计，能够有效的表达数据分析观点，使分析结果一目了然，良好的可视化设计能够增强分析效果。

第六，要学会积攒经验，不断学习同行，要经过自己实践才能得出真理，多参加一些比赛，训练自己在这方面的感觉。

当然，我觉得想要学好数据分析不是一朝一夕的，是要自己长期坚持学习才能有收获，光环大数据这方面就做的挺好的，课程也是实时更新，根据市场迭代更新，是一个不错的选择。

到此，以上就是小编对于数据分析学的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析学的2点解答对大家有用。