『壹』 如何學習成為一名數據分析師
學習數據分析師之前，你必須清楚自己想要達成什麼目標。也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題或實現什麼計劃。有了這個目標，你才能清晰地開展自己的學習規劃，並且明確它的知識體系。
『貳』 如何自學成為數據分析師
數據分析師的基本工作流程：
1.定義問題
確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。
2.數據獲取
數據獲取的方式有很多種：
一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。
二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。
三是通過Python編寫網頁爬蟲。
3.數據預處理
對殘缺、重復等異常數據進行清洗。
4.數據分析與建模
這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。
5.數據可視化和分析報告撰寫
學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。
數據分析入門需要掌握的技能有：
1. SQL（資料庫）：
怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
2. excel
分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。
熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。
3.Python或者R的基礎：
必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。
4.學習一個可視化工具
如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。
『叄』 如何學習成為一名數據分析師
數據分析師是專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。成為數據分析師要學習的東西很全面：Excel、大數據處理、大數據分析、大數據可視化等技能都需要學習的。光環大數據的數據分析師培訓這些知識都講，可以關注一下
『肆』 如何自學數據分析
很多人都覺得，自己是文科類出身，或者對數理專業不熟悉，會很難上手數據分析。其實不是這樣子的，學習數據分析，不同於程序員，它不會專門要求我們一定要掌握編程，只是理解熟悉就可以。個人的邏輯思維能力、個人興趣所在，以及自身的決心毅力，這些才是構成一個人學成與否的關鍵和最重要因素。
小編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
『伍』 小白如何學習數據分析
1.統計學相關知識
統計學是數據分析的基礎，因為數據分析需要對大量數據進行統計分析，大家可以通過對統計學的學習，培養數據分析最基本的一些邏輯思維。
2. EXCEL
不要小看EXCEL，它可是最初級的數據分析工具，在處理的數據量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對於各類函數以及EXCEL數據可視化的學習。
3.代碼語言的了解
數據分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數據分析的小夥伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至於真正學習起來手足無措。
『陸』 如何學習數據分析
首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：
1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool
2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：
1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》
『柒』 小白如何學習數據分析
其實無論是小白或者超級菜鳥，又或者已經具備一定的數理統計或計算機編程基礎，對於學習數據分析師來說，都是從頭開始。雖然擁有一定的學資背景，會讓你在剛開始學習時比較容易上手，但都是基本性的東西，不具備明顯的優勢。個人的努力和興趣，以及自覺學習和自主思考的能力也非常重要。不要因為自己是菜鳥而妄自菲薄，付出終有回報，只要持之以恆。
明確目標導向，學習必備也是最有用的那部分，才能避免無效信息降低學習效率。
明確知識框架和學習路徑
數據分析這件事，如果你要成為數據分析師，那麼你可以去招聘網站看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對應該掌握的知識架構有初步的了解。你可以去看看數據分析師職位，企業對技能需求可總結如下：
SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理；
會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示；
會用腳本語言進行數據分析，Python or R；
有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集；
會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告；
熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法；
高效的學習路徑是什麼？就是數據分析的流程。一般大致可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實現一個數據分析師的學成之旅。按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習一個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。
按照上面的流程，我們分需要獲取外部數據和不需要獲取外部數據兩類分析師，總結學習路徑如下：
1.需要獲取外部數據分析師：
python基礎知識
python爬蟲
SQL語言
python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
統計學基礎
回歸分析方法
數據挖掘基本演算法：分類、聚類
模型優化：特徵提取
數據可視化：seaborn、matplotlib
2.不需要獲取外部數據分析師：
SQL語言
python基礎知識
python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
統計學基礎
回歸分析方法
數據挖掘基本演算法：分類、聚類
模型優化：特徵提取
數據可視化：seaborn、matplotlib
『捌』 新手怎麼學習數據分析
1、在選擇數據分析師這條路之前，一定要思考再三，雖然這條路看著光鮮靚麗(至少職業的薪酬收入類比其他行業不會好不少)，但也是一條艱難前行之路，充滿著未知、荊棘和困惑。
2、雖然數據分析這個行業有著天然的專業鄙視鏈(文理科的邏輯思維功底、編程語言接受程度上以及數理統計基礎實實在在的存在差別，這也是甲方更信賴理工科出身的重要原因，因為社科或文藝類專業，很少有學校會嚴格地按照數理邏輯去制定學生的課程培養計劃)，但是並不代表文科生沒有任何機會，因為大學以前，其實我們都沒正式接觸過編程或統計學，大學本科更多的是提升一個人的思維、而不是過硬的專研能力。
3、如果你要堅定的選擇這條路，就必須克服各種依賴症，比如安裝一個R語言或Python軟體，從龐大的數據中得出客觀的結論過程，用學到的知識去分析數據的價值等等，一定要動手動腦去實戰，不要單憑以前的文科思維(更注重思維的創造和個性的發揚)，理性思維和客觀科學更重要。
4、動手實踐和實習參與項目是很好的數據科學或者數據分析的開端，只學不練假把式，只有直接用於實戰，才能看出來你學的東西到底有多少能夠落地，能夠用於提升業務的價值。
5、在求職以前，倘若時間允許，把R語言、Python(數據科學相關模塊)、SQL(可以選擇一個平台，比如MySQL)這三大關卡早點過了。
6、如果你還是在校學生，學會分清各種事情的輕重緩急，比如各種無聊拉人湊場子講座、聽課發禮品的營銷洗腦課，無效應酬社交，如果全部都用在數據分析的學習上，你會發現你的時間多了很多，自然你也可以更早地追上同行的腳步。
7、腳踏實地的去走自己的路，不會的多寫、多看、多問(問真正有價值的問題)、多總結、多交流，給自己足夠的轉行周期。
8、學會融會貫通不同領域的知識，觸類旁通、橫向遷移，這樣學起來才有越學越有通透的感覺，否則你只能增加筆記本的厚度，徒增煩惱罷了。
『玖』 數據分析怎麼學習呢需要學習什麼
想要學習數據分析，首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：
數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。
而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。
編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化
數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
通過了解數據分析需要具備的技能，學習的方向也就迎刃而解了。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
『拾』 零基礎學數據分析應該怎麼入門
數據科學是一門應用學科，需要系統提升數據獲取、數據分析、數據可視化、機器學習的水平。下面就簡單提供一個數據分析入門的路徑：
第一階段：Excel數據分析
每一位數據分析師都脫離不開Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量，可以應付絕大部分分析工作。雖然現在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。
第二階段：SQL資料庫語言
作為數據分析人員，首先要知道如何去獲取數據，其中最常見的就是從關系型資料庫中取數，因此可以不會R，不會python，但是不能不會SQL。DT時代，數據正在呈指數級增長。Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產品有一點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習資料庫。
第三階段：數據可視化&商業智能
數據可視化能力已經越來越成為各崗位的基礎技能。領英的數據報告顯示，數據可視化技能在歷年年中國最熱門技能中排名第一。
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