数据分析应该怎么学习？适合什么人学？

末蓝、 2024-03-16 11:41 64阅读 0赞

**先来分享下适合学习数据分析的人群：**

*  **数据爱好者：**对数据比较感兴趣，喜欢从数据中发现问题，有一定的见解，那么数据分析可以让这类小伙伴能够更好的理解和解释数据。
 *  **市场营销、运营、业务分析：**这类小伙伴学习数据分析可以帮助我们更好的理解业务数据，提取有价值的信息，并做出基于数据的决策。
 *  **数据科学爱好者：**数据分析是数据科学领域的重要组成部分，如果你对数据科学感兴趣，学习数据分析是简历数据科学知识和技能的好起点。
 *  **学生和研究人员：**学生和研究人员可以通过学习数据分析来处理和分析实验数据、调查数据或其他研究数据，从而支持大家的学术工作。
 *  **IT相关岗位：**对于软件开发、数据库开发、系统分析师等类的开发来说，掌握数据分析可以帮助我们更好的处理和分析数据，并未业务提供有意义的见解。
 *  **企业创始人：**学数据分析有助于各位创始人更好地理解你的目标市场、用户行为和产品表现，方便大家做出更明智的业务决策。

### 一、数据分析的职责 ###

如果你正在考虑学习、从事数据分析相关的职业，在学习之前，我们需要花点时间了解一下它。

数据分析师的工作不仅仅是处理图片和生成图标，还涉及通过数据来洞察和解决问题。这就表示我们需要通过组织并评估数据，提出正确的方向，并向他人解释我们的结论。

#### 数据分析师通常要有的核心技能、参与的核心包括： ####

*  收集并分析庞大数据集，为业务决策提供信息的模式、趋势和洞察。
 *  使用统计工具和技术，从数据中得出洞察。
 *  开发并实现数据收集系统，以及其他能优化效率和数据质量的策略。
 *  与其他小组合作，确定业务需求并开发数据解决方案。
 *  以清晰且可操作的方式与利益相关者交流自己的发现和洞察.

### 二、数据分析师的工作要求 ###

不同公司对于数据分析师岗位的要求不一样，有一些会要求需要编程技能，有一些更看重沟通能力和商业思维。**因此，大家可以从boss直聘、拉勾、职友集等类的求职网站上，了解不同公司对于该岗位的要求**。

#### 我们总结了一些职位的要求 ####

*  熟练掌握SQL并有大型数据集的工作经验
 *  熟悉Python，熟悉Tableau、Power BI等数据可视化工具
 *  拥有强大的分析能力并能从复杂数据中洞察信息
 *  拥有统计分析和建模技术的经验
 *  拥有良好的沟通能力，以及向技术和非技术受众解释复杂发现的能力

#### 三、适应数学和统计学 ####

很多小伙伴看到数学和统计学！就会...头大

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其实没有那么可怕，也就是熟悉一些基本统计概念和公式。

比如，有一些集中趋势的测量方法，**也就是平均值，中位数、众数，这些内容可以让我们了解数据集的典型值。**大家需要知道计算方法就可以了...

为了找到变量之间的关系，**基于此联系生成预测，所以要清楚相关性和回归概念**。

不用觉得很难，因为数据分析师的前景大好，所以相关配套课程就很多。

#### Python+大数据学习路线图（2023版） ####

*  开发入门：Linux入门 → MySQL数据库
 *  核心基础： Hadoop
 *  数仓技术： Hive数仓项目
 *  PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目

[**大数据学习路线2023版-黑马程序员大数据学习路线图**][2023_-]

### 四、玩转Excel ###

Excel是数据分析师的必备技能，大家可以创建公式和函数以进行计算、创建数据透视表和图表以可视化数据，以及使用数据分析工具预测并识别模式。Excel对于回归分析、预测和情景分析尤其有用。

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### 五、熟练掌握SQL提取数据 ###

SQL在数据分析中也是重要工具，作为一名数据分析师，大家的主要责任是包括从数据库中提取数据的。

SQL的掌握不仅限于执行比如SELECT、FROM、WHERE这样的查询。它是一个复杂的编程语言，还可以用SQL从多个表格中合并数据，筛选提炼数据，生成新的表格和视图。

[**MySQL数据库从入门到精通**][MySQL]

### 六、针对数据分析学习Python ###

好多人对数据分析师学习Python持疑，有人说要学，有人说不用。

其实，说白了大家在这争没啥用，最终不是还要看想要入职的公司吗。Python拥有广泛的工具包和函数库，这些工具让数据分析变得更容易。比如说用于操作和分析数据的Pandas，还有可视化的Matplotlib。另外，Python也有自动化处理工作的能力。

通过学习 Python，大家可以进行更复杂的数据分析，使任务自动化，和分析更多的数据库，使得大家成为任何一个重视数据的公司所需要的人才。

### 七、精通一个数据可视化工具 ###

作为一个数据分析师，要清楚的将我们所看到的重点展现出来，所以数据可视化工具非常重要，比如PowerBI和Tableau。虽然SQL可以查询和操作数据，但是数据可视化共苦，让数据更易于理解。

### 八、实战、经验、人脉 ###

数据分析师这个岗位针对于大数据的一些处理往往都是为业务服务的，所以这就需要让数据分析师具备合格的职业素养以及更高的职业水平与能力，他们需要熟知业务痛点以及需要，从而使用自己的专业知识，从数据中提取出有价值的结论。**有意从事数据分析的同学**，还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。

所以大家还要多多累积经验，以上内容足以学习之后，基本就成为了又数据分析思维的分析师，但是知识和实战一定是是有差距的。

#### **我们可以思考的业务场景是：** ####

*  **百度首页好物推荐，让你来设计指标衡量这个功能的话，你要怎么做？**
 *  一个APP，从来没有用户的行为分析，那么要开始进行数据埋点，你会怎么设计？
 *  知乎要大力推广视频功能，基于此你如何分析？
 *  各类音乐软件**都会有每日歌曲和电台推荐，你怎么设计指标衡量功能？**

建立人际网是双向的，可以通过行业相关的活动，了解行业动态。也可以找到一些社群，参与讨论。不要害怕和别人交流，好的关系都是靠麻烦来的。

### 九、不要忘了软技能 ###

交流、沟通、解决问题的能力就是软技能。

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[2023_-]: http://yun.itheima.com/subject/cloudmap/index.html
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[MySQL]: http://yun.itheima.com/course/991.html
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