学习数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 学习数据分析的好处？
2. 如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
3. 你认为学习数据分析的路径是什么？
4. 业余时间学数据分析，如何快速上手？

学习数据分析的好处？

现代商业中，数据是企业决策的重要依据，数据分析几乎渗透到每个业务环节中。统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功。因此，要想在数据分析行业立足就必须掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。

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。

你认为学习数据分析的路径是什么？

首先，要明白仅凭数据分析一项技能是不足以找到工作的，必须要和其他专业知识结合起来才有意义。比如搞金融数据分析，就必须同时具备金融知识和数据分析技能；要搞信息分析，就必须同时具备语义解析、花语体系建构等一系列知识和数据分析技能。所以，必须要把数据分析技能和专业知识结合起来。有一些专业是自带数据分析课程的，这个就不多讲了。单纯学习数据分析技能的话，包括学习两个方面的内容，一个是学习相关的分析软件，从原来最早的什么SPSS之类的统计软件，到现在那些兼有编程和统计功能的软件如Python都可以，如果觉得报班贵，网上也有很多自学材料；再一个就是学习一些数据分析模式了，可以多看看网上那些你想求职的领域的数据分析的报告，学习他们的数据分析思路。

第一步：以终为始，明确要到达的目的地。你想要从事的数据分析是哪个行业？有没有向往的中意的工作单位（可以有多个）？如这两个问题非常确定，那恭喜可以往下继续。

第二步：收集该行业、该单位（可以有多个）的数据分析岗位的具体要求，列出具体知识、技能、素质要求；

第三步：寻找相应知识、技能、素质的最好的课程（含在线），列出自己的学习***安排（可以是在岗学习或脱岗学习）；

第四步：边学边练，学会学精每一项课程。需要拿相关证书的，要拿到相关证书。

第五步：中意的单位可能就直接来找你了，因为你是专门为他量身定制的。

个人建议，欢迎交流。

学习数据分析首先要有数据收集的系统软件，需要智慧校园的硬件设备支撑！目前国内部分学校有一卡通手环数据收集，学生行为分析数据收集，学生考试数据收集，教师对学生的过程性评价数据收集，学生行为习惯数据收集等系统！其次是对收集的数据有一套自己的分析算法！再次就是分析的结果实用性高！比如，一个学生的消费类型数据分析，可以随时掌握学生的饮食喜好从而来改进食物类型！根据学生的轨迹分析来判断学生自主性的强弱，例如某学生的在课余时间的轨迹经常在书吧或者自习教室，那么该同学的自主学习能力极高！根据每次章末测试，专题测试，月考测试等知识点错误率来个性化的分析某位同学的学习状况，深度掌握学情！不是传统的用分数凭感觉来掌握学情！根据教师的过程性评价结合考试终结性评价来考虑学生的学习习惯等等！很多的学习数据分析具有很实用的价值，关键是怎样把所有的数据通过一套算法串联起来！

业余时间学数据分析，如何快速上手？

数据分析师的成长分为两个阶段：

一、技能学习阶段

理论学习：在某宝，某东，某当网都有很多数据分析相关的书籍，以及CSDN,简书，网易云课堂等都是学习资料获取的来源，在学习的过程中还可以在论坛上写文章，笔记等。利用碎片化的时间可以看一些文章，比如微信公众号：机器学习算法与python学习、python数据之道、python开发者、程序人生深度学习世界等。

实践：单纯地看书不写代码就是耍流氓！我们只单纯地看书，不根据书上提到的算法知识亲自动手敲过一遍是很难理解其中的奥妙的。在写代码前要考虑的一个问题是我们要使用什么软件？python？R？从目前的流行程度来看，选择python的人比较多。那是选择Anaconda3还是pycharm呢，那得看个人的喜好了，从我的经验来看，使用Anaconda3比较方便，因为我们还要经常导包。

二、项目实践

空有一身本领，毫无施展之地，那是很悲哀的事情。那么问题来了，我们去哪里找数据来做练习呢？1.微信公众号：机器学习算法与python学习 2.网站UCI 3.和鲸 4.kaggle

后面两个不仅可以提供练习用的数据，还可以参加其中的一些竞赛，拿到第一名的话会得到很丰厚的报酬。

在数据分析这条路上，要短时间内有很大的突破是很难的，毕竟要学习的东西太多，不仅是理论知识，还有编程。最重要的是坚持，坚持，再坚持！

业余时间要学数据分析并快速上手，就要从我们身边熟悉的做起，其实数据分析说起来神秘高深，其实我们日常都在进行数据分析，例如我们的日常消费，你所从事的工作中表格的编制等等，都离不开数据的分析，只是分析的程度不同而已。

数据分析工作包括数据的录入、清洗整理、分析方法和工具的使用等主要几个步骤。

我们日常消费如果你有记账的习惯，每天每一笔所花钱款的记录就是在做数据的录入工作，就是在为数据分析做准备，我们在单位编制Excel电子表格也是在录入数据。

有了数据，我们就会自然关注数据的有效性，就是数据分析中对数据进行清洗整理，就像我们日常要炒一盘青椒土豆丝，就必须对买回来的土豆和青椒进行清洗和初加工一样，对录入的数据这个原材料一样也要进行清洗和整理，达到我们所需要的分析标准。如剔除一些输错的数据、对一些归类不明或错误的数据进行重新归类，对归类字段不足或多余的进行添加或删减等，已达到对原材料进行进一步加工的条件才行。

最后，掌握一些简单的求和、求平均、求百分比等计算，就可以进行简单的数据分析，如日均消费、月均消费、年均消费，本月比上月消费是增长还是减少，增长多少，减少多少等等。

另外我们可以从数据分析日常专有工具Excel学习入手，通过对这一工具的使用，就可以快速了解和熟悉数据分析的全貌，并达到一定的初步分析结果，为单位工作或个人生活等各方面都有精进的作用，同时也为数据分析打下扎实的基础。

只有围绕自身的生活和工作的学习，不仅容易理解，而且还不影响现有的工作和生活，同时还对现有的生活和工作具有提升的作用，也就是学以致用，将所学所用先用于自身实践，这也能增强学习的信心，同时学习的效果也会非常地明显，自然提高的速度也会很快，就更别谈上手啦！

到此，以上就是小编对于学习数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习数据分析的4点解答对大家有用。