数据分析要学什么知识-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析要学什么知识的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析要学什么知识的解答，让我们一起看看吧。

1. 如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
2. 学习数据分析必备的技能有哪些？
3. 如何学习数据分析？

如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？

你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。

数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。

第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。

第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。

希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。

数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。

还需要了解和熟知各种数据分析方法，能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。

想未来就业更有前景的，还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代，掌握数据分析技能是一种基础本领，了解大数据也很有必要。

综上，数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化；数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。

数据分析师需要的技能大致有这些：excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

总结归纳了我们的高赞回答，整理了四个方面：

1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具

我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书，从入门到精通，供大家挑选。

一：1 个数据分析的基本思路

数据分析时我们必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？

面对海量的数据，在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。

下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路：

• 第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
• 第二步，需要制定分析***，如何对场景拆分，如何推断。
• 第三步，从分析***中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
• 第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。
• 第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

举个例子：
某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，制定分析***。

以 “投资理财” 为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然分析***中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。

第四步，提炼业务洞察。

根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。

第五步，产出商业决策。

根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。

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。

如何学习数据分析？

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。

了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。

学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。

养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。

附加学习：

1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别

2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。

3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。

第二周：数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。

以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。

另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。

抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》

另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。比Excel的图表高级多了。

BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。

第三周：分析思维的训练

这周我们轻松一下，学学理论知识。

分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。

再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。

题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。

这里送三条金句：

一个业务没有指标，则不能增长和分析

好的指标应该是比率或比例

好的分析应该对比或关联。

举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？

这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）

这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）

1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）

路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）

这是一个快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。

第四周：数据库学习

Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。

SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。数据分析师经常有各类***设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。

SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。

作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。

了解where，group by，order by，h***ing，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等即可。

你看，和Excel的函数都差不多。如果时间充裕，则学习row_number，substr，convert，contact等。和Excel一样，学会搜索解决问题。不同引擎的函数也会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。

期间你不需要考虑优化和写法丑陋，查询几秒和几分钟对数据分析师没区别，跑数据时喝杯咖啡呗，以后你跑个SVM都能去吃饭了。

网上搜索SQL相关的练习题，刷一遍就行。也能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。我用的是Sequel Pro。

第五周：统计知识学习

统计学是数据分析的基础之一。

统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。

这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，谁让我们是速成呢，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。

Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。

《统计数字会撒谎》休闲读物，有趣的案例可以让我们避免很多数据陷阱。

深入浅出统计学 (豆瓣)还是经典的HeadFirst系列，适应它一贯的啰嗦吧。

多说一句，老板和非分析师不会有兴趣知道背后的统计学原理，通常要的是分析后的是与否，二元答案。不要告诉他们P值什么的，告诉他们活动有效果，或者没效果。

第六周：业务学习（用户行为、产品、运营）

这一周需要了解业务。对于数据分析师来说，业务的了解比数据方***更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。

我举一个数据沙龙上的例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。

这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，数据上根本不可能知道垂直距离这个指标。这就是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对于业务市场的了解是数据分析师工作经验上最大优势之一。既然是零经验面试，公司肯定也知道刚入门分析师不会有太多业务经验，不会以这个卡人。所以简单花一周了解行业的各指标。

《增长黑客》

数据驱动业务的典型，里面包含产品运营最经典的AAARR框架，部分非数据的营销案例，

《网站分析实战》

如果应聘的公司涉及Web产品，可以了解流量的概念。书中案例以Google Analytics为主。其实现在是APP+Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。

《精益数据分析》

互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架。比较遗憾的是案例都是欧美。

还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计。自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的。

除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下。

第七周：Python/R学习

终于到第七周，也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。

这里有两条支线，学习R语言或Python。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。

R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R。

如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。

R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame。如果时间有余。可以再去学习ggplot2。

Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。

需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。

在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。

这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda。都是数据分析的利器。

Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。

到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周+，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。有机会，我会专门写文章讲解每一周的具体知识，并且用爬虫爬一些数据做练习和案例。

到此，以上就是小编对于数据分析要学什么知识的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析要学什么知识的3点解答对大家有用。