针对想要自学数据分析的小伙伴们，科多大数据给大家分享一位数据分析小白的自学之路。

作为数据分析的小白初学者，在开始正式学数据分析前，肯定都想先看看别人学习的经验。我的大概情况是，目前研二通信专业，本科专业测控，由于种种原因，对数据分析比较感兴趣，于是开始了独自摸索过程，这里总结我自学数据分析2个多月的经历。希望能给后面的初学者带来一些启发。

一、数据分析师的方向

先选择了正确的方向，再朝着这个方向努力是学习一个新领域的正确姿势，因此开始正式学习前，我首先查阅了大量资料，了解数据分析分为哪些方向，并明确自己想往哪个方向走。

1.数据分析的方向分类

数据分析可分为两类：一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。（总结了@路人甲大神的说法）

2.数据分析的行业分类

1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，是数据分析师理想的成长平台。

2）其次是咨询公司。相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。3）再次是

3）金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。4）最后是

4）电信行业，（移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。

3.确定自己的方向 由上可知数据分析大致分为两类：偏重业务和偏技术路线的，明显偏技术路线是很难速成的，鉴于我今年9月份要开始校招找工作，且自己对产品向很感兴趣，因而我选择了更偏向业务的数据分析。此外，自己最感兴趣的行业是互联网。

基于以上确定了我的最理想职位：互联网公司的偏向业务的数据分析。

此外，为了了解公司对该职位的最新要求，招聘数据分析实习生的互联网公司我都进行了网申，我知道以自己两个月所学还不能满足职位要求，只是为了做了一下笔试题，从而了解公司的数据分析到底偏重哪些技能，并进行有针对性的了解相应的知识。（目前我做过了阿里、京东、美团的数据分析实习生的笔试题，觉得这是个了解公司数据分析岗位最新要求的有效方法）

二．我是如何学习的？

结合公司的招聘要求，我是按照以下几个部分进行学习的：

1.统计学学习。

统计学是数据分析的基础，因而我选择从这个开始学习。

已有基础：大学我学过概率论统计学这门课，学的还不错。

看完书籍：《深入浅出统计学》、《从零进阶！数据分析的统计基础》

花费时间：共计11天每天上午3个小时，一共33个小时。

推荐书籍：《从零进阶！数据分析的统计基础》

推荐理由：

前面很多高赞答案推荐《深入浅出统计学》，因而开始的时候我选用的这本，已将整本书看完，感觉重点不够突出，太过啰嗦以至于浪费时间，逻辑不是很连贯，尤其是假设检验那一章写的太绕了，后来又入手看完了《从零进阶！数据分析的统计基础》这本书，这本书每一节有相应的少量习题和配套答案可巩固，逻辑和重点都非常清晰，有了对比之后，强烈建议和我一样的小白初学者使用《从零进阶！数据分析的统计基础》这本书！

知识巩固：每看完一章，我都会进行总结梳理一章的内容，这样可以让知识结构化；此外，由于统计学有很多概念，都很生涩，为了加深印象，我列出了很多诸如置信水平、区间估计、假设检验、P值等概念，做成了几张图片，偶尔就给同学发过去，让她随机挑选一个，然后我再用通俗的语言给她解释下这个是什么东西。（这样做的好处既能加深自己的印象，又能模拟面试官的提问。一举两得。）

2. EXEL看完书籍：《谁说菜鸟不会数据分析》

共计时间：这个相对来说不怎么耗费脑子，而且鼓捣图表比较好玩，很有成就感。因而我是每天吃完下午饭后进行学习Excel，因为这个时候我的学习效率相对较低（比较高效的时间段，我用来学习Python）。EXcel学习共计13天，每天晚上7点到9点2个小时，共计26个小时。

读完感受：这本书不错，内容比较详细，且书中介绍了数据分析的一些常见方法，并重点介绍了EXEL的数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作的内容，自己感觉比较适合我们初学者，可以先根据这本书学习EXEL。

巩固提升：由于菜鸟这本书对函数部分设计的比较少，所以我又跟着大神的专栏进行了学习，感觉这几篇文章整理的很好，所以在此列出。

第一篇数据分析—函数篇。主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。第二篇数据分析—技巧篇。主要简单讲解很有新价比的功能，提高工作效率。第三篇数据分析—实战篇。主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据，是5000行数据分析师岗位数据。

碎片化学习

3.数据库

数据库基础

学习网站：基础知识我是跟着最多人推荐的这个网站学习的：SQL教程_w3cschool

个人感觉：这个教程条理清晰，比较适合我们小白初学者。

共计时间：查看了我的时间表，算了一下数据库基础知识部分，我一共花了30个小时

左右，感觉数据库还是比较容易上手的，不是很难，所以你们不要怕哈~

刷题：基础教程学完后，我用了这两套题刷题：

SQL练习题及答案（连接写法）

SQL练习题及答案（多次子查询）

因为基础知识跟着网站学习的时候，我学的比较粗糙，刷题才发现有很多知识漏点，所以又返回去查缺补漏，因而刷题时间耗费的时间很长，用了大概20多个小时。

强烈建议：学完数据库基础知识后一定要刷至少一套题，刷完后你会发现对数据库的理解深入了很多，然后那几天我睡觉的时候满脑子都是select......

4.业务学习

推荐书籍：《精益数据分析》、《增长黑客》、《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》

个人感觉：学习一样新东西，不断感受它的有趣性才是持久性动力。所以我一般是看Python代码看烦了的时候，就会看一下这三本书，感受一下数据对运营和用户的作用，真的很有趣。由于都是利用这些碎时间看的，所以这三本书目前还没看完，但就目前所看，我觉得都很好，尤其是增长黑客附录里给了一些数据常用指标，很有用。至于《深入浅出数据分析》这本书，我看了两章之后放弃了，还是觉得太啰嗦了（仅是个人见解），因而没有读下去，可能我不太适合这种从大量言语中找重点的书籍。

碎片化学习：要了解公司是如何运营，产品是如何开发的，这些需要不断地积累和广泛的阅读。所以我利用自己玩手机的时间来训练这些思维，我关注了“互联网周刊”、“人人都是产品经理”、“逻辑思维”

这几个微信公众号（我认为这几个都很不错） ，偶尔在不想学习，玩手机的时候会看一下这几个的推送文章，但不是看完就算了，比如“人人都是产品经理”前一段时间推了一篇文章《美团和滴滴的战争，饿了么如何选择？》，我会先尝试着思考一下自己的答案，然后再看下文章里传达的看法，看完之后我会再试着从多角度去思考这个问题，并在去食堂吃饭的路上和同学讨论下这个问题，阐述下自己的看法。（真的觉得向别人讲述才是成长的最大利器！）

此外，我关注了喜马拉雅FM听书电台APP的PMCAFF产品社区专辑，这里面是每天解答一个围绕关于产品和运营的小问题，我列几个我有印象的：“微信消息为什么没有已读未读的提示？”、“微信和支付宝为什么一直没有加入启动页广告呢？”、“继短视频后，下一个流量风口会是什么？”，每个都很简短，只有3分钟到4分钟左右，非常简短又有趣，每天晚上睡觉前，趟床上睡不着的时候，我会选择听一个，感觉对我关于产品和运营的认识有很大提高。

5.Python学习

使用工具：Anaconda+Pycharm（或者Spyder也很好用）

如果还没有开始Python工具下载的初学者，切记不要直接装Python,推荐直接装Anaconda搭建起来的科学环境要方便很多。建议安装Anaconda+Pycharm来学习Python，尤其是对于学习数据分析的同学。（多次入坑的血泪之谈，避免很多麻烦啊！）

安装教程：和大多初学者一样，我在纠结于安装什么样的IDE，以及怎样安装上浪费了很长时间，终于安装成功。这其中差点在安装过程的繁琐中就放弃了学习，因而我写下了我的安装过程,非常详细，细致到了每一步安装过程的截图，希望能让后面的初学者不在安装上面浪费时间。

Python学习之工具准备——Anaconda+Pycharm的安装过程

学习网站：廖雪峰的Python3教程

学完感受：觉得整体都很好，比较适合我们小白学习，但是个别知识不够结构化，比如列表、元祖、字典、集合这几个知识点太分散了，我觉得放在一起学习讲述它们的联系与区别比较好。刚学完这几个，我全都混淆了，所以立马搜索了一下这几个相关知识，发现有人网上有博主总结的很好，立马清晰了很多。所以，这里我想说，不要单一靠一个学习资源（但前提是只以一个为主），遇到没搞懂的，立马百度补充。

进阶补充：由于数据分析需要熟悉Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib等常用的包，而廖老师的网站中缺乏这部分的内容，所以学完基础Python后，包的学习我是跟着一个视频学习的，目前刚进入这阶段的学习，所以无法提供什么有效信息，待我学完这部分，我再来评价吧。

6.基础算法和图表可视化

这两部分目前也还没开始学习，所以也无法提供有效信息。

三．最后的建议

1.时间管理

为了敦促自己的学习，我做了一个Excel时间管理表，其中包含了周计划和月计划，并记录了每天的进程，我觉得这个方法对我来说很有效，所以推荐给你们。

2. 碎片化学习

Python、统计学之类的还是要系统化学习，毕竟让我在等公交的时间看一个Python代码或者算一个概率题，我可能想打人！！。 但运营和产品等业务知识，还是可以利用我们的零碎时间来不断积累，其实只要将平时刷娱乐新闻的时间换成互联网消息就可以了，习惯了之后会发现，这些知识真的更有趣!

作为一个小白，讲述了自己这两个多月的学习历程，可能会有错误，仅供参考，非常感谢！

刚毕业，无基础无经验，怎么入行呢？

我进入互联网行业完全是零基础，不是数据分析零基础，是样样能力零基础。零基础到什么样子?我找工作花了三到四个月时间，最后以运营身份入职。

我从来不是数理强人，大学虽学习过高数、统计学、SQL和C#语言，均是低空略过，都是简单的了解了，却没有学精。现在回头看，当时应该从哪一个感兴趣的方面多学一些。

刚开始接触数据分析的时候，了解到数据分析需要学到的工具有很多，包括EXCEL、SQL数据库、SPSS、SAS、Python等。学的东西太多，感觉自己学的挺难的。

其实零基础学习数据分析，最难的门槛不是技能，而是学习动力和坚持学下去。很大情况是环境因素逼迫人去学习，本身没有任何学习的驱动力和习惯。大学四年再一度过，可能学习性就消磨殆尽了。所以，从你决定学习的那一瞬间，你就要坚定你学数据分析的信念。

因为是零基础，所以才更需要主动性。数据分析本事是发展很快的行业，持续的学习是必须的能力，基础不如别人，至少靠努力来弥补吧。

至于从哪里学，就看你自己的选择了。自学的话可能会走一些弯路，还是需要一些老师带着你学，因为毕竟老师们都是有足够的经验的，能够教你在这个行业里面的一些前沿知识。至于是选择在线课程还是培训班，我个人建议是培训班了，自觉性这个东西在我这里是较为薄弱的，报班能在一定程度上提高我的学习效率。

在培训班的选择上，一定要注意培训班的实力。尤其是培训班的师资力量上，一定要至少7年经验的导师来带着你，这样你会受益更多。在这点上，我选择了AAA教育，他们的师资力量是非常雄厚的，而且有国际和国内一流的实践操作项目带着增长经验。

大数据本身是没有价值的，而如何对数据进行加工和分析，使其变成有用的信息资源，帮助企业发现需求、进行决策和盈利是人们关注的重点。我们从以下几个方面来分析影响大数据分析成功的几个重要因素。

清晰的业务需求（愿景和战略的一致性）

大数据的投入应该以确切的商业目标为导向，而不仅仅是追求科技的进步，因此，大数据分析的驱动因素应该是具体的商业业务需求及企业明确的发展战略规划，而不是盲目的跟风。

强有力、坚定的支持（负责人）

企业对大数据的投入需要有强有力的支持，否则很难成功，如果大数据分析的范围是少量的应用，则可能需要部门级的支持，如果大数据的分析涉及到整个企业的战略性转型及核心业务的调整，则需要企业最高领导人的支持。

立足事实的企业文化

企业的具体决策应该以数据为基础架构，而不是凭感觉和过往的经验来驱动决策的过程，这就要求企业要有事实求是的企业文化，同时要求企业高级经理要意识到有些员工并不愿意做调整，要说服他们并将激励和报酬与期望的行为联系起来。

坚实的数据基础设施

与传统的数据分析所需要数据仓库做为数据的基础设施不同，大数据分析需要新的技术来支持，大数据的成功分析需要新老技术的共同协作来创造一个整体协作的基础设施。

大学生们就业难，连一些将被社会淘汰行业人员想要转行也不是件容易的事情？其实，很大一部分原因还是因为这些人既不愿意做辛苦的工作，又不愿意工资低，或者是因为没有选择一个前景好的行业。在这样的情况下，不如多多提升自身的技能，选择一个高薪的机会，而大数据就是这样的一个行业。下面西线学院为想要学习大数据的朋友们解答一些疑问。

一、为什么要学大数据？

大数据应用产业发展快速，大数据技术人才需求量大，麦肯锡预测，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万~19万人的缺口，而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。国内大数据人才有多大的缺口？目前尚无权威研究报告指出，不过今年2月万达集团的一份“求贤帖”颇能说明问题：万达开出50万~70万元年薪吸纳大数据架构师、大数据研发工程师和算法工程师，应者寥寥。

二、大数据难不难学？

回答是肯定的，大数据的学习是有一定的难度，但是只要你用心去学习，结果不会差。现在很多大数据培训机构都有零基础的课程，就是针对从来没有接触过大数据的朋友们的。其次，在大数据的职位中，如果你实在怕自己学不会，可能数据分析相对来说会简单一些。

这里也想对那些嫌弃自己薪资低又不愿意付出努力提升自己的朋友说：不要在空想了，不努力就踏实做自己现在的工作吧。

三、大数据要学习哪些课程？时间要多久？

课程可能每个培训机构学习的都是不同的，大数据需要java的基础，一般课程会分为R语言，python和大数据部分。时间要看你学习什么课程，零基础课程在4个月左右。西线学院课程每个阶段都有案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据世界，帮助学生顺利走上数据分析师的道路！

四、大数据该选择什么学习方式呢？

学习的方式有自学、视频学习、在线学习和线下学习。那么什么样的学习方式最适合你呢。建议是如果是零基础学习、自控力比较差、自学能力不是很强选择线下培训，有人监督加上交了钱，学习效果肯定要比自学好很多。另一种选择线下培训的情况是想要快速学习，不想办周期拖太长。其他如果是自学能力强，自控力也好的，可以选择自学。

五、大数据的薪资有多少？

大数据行业现在正是用人的时候，对于不少刚毕业的学生，薪资是非常可观的。而且经过沉淀，薪资过万很容易。

六、有没有哪家培训机构是可以保障就业薪资的？

有，但是你的想想，薪资是不是得按照个人的技术掌握情况来定，如果你自己都知道技术掌握不够好，培训机构跟你说保障你1万，你自己会信吗？心里有底吗？所以，薪资的多少，还是要根据个人的学习情况。

以上就是一些关于大数据的疑问解答，说得不对的地方，希望大家根据自身情况吸收。

大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下

可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户

数据可视化是数据分析工具最基本的要求

可视化可以直观的展示数据

让数据自己说话，让观众听到结果

数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法

让我们深入数据内部，挖掘价值

这些算法不仅要处理大数据的量

也要处理大数据的速度

预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据

而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果

做出一些预测性的判断

语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息

数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践

通过标准化的流程和工具对数据进行处理

可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台

成都加米谷大数据科技有限公司

个人培训 丨 企业内训

成都市高新区天府二街蜀都中心1栋705

CDA数据分析师原创作品

身处21世纪的今天，数据分析行业急剧发展，越来越多的企业已经意识到大数据分析的重要性和发展潜力，同时越来越多的传统行业公司开始转型升级，开始引入并发展专属自己的大数据分析部门及岗位。由此也滋生了越来越多的人想进入大数据领域——或许你是即将毕业的大学生，基于自己的文科背景担忧自己能否零基础入门大数据行业，毕竟隔行如隔山，到时学不进去又误了自己找工作的时间，也是左右皆空啊；或许你刚毕业一两年，当初浑浑噩噩毕了业随便找了个工作，现在终于觉得要好好规划人生了，正迷茫于到底要不要学习大数据分析技术进入人才济济的大市场岗位，好为自己的未来职业生涯奠定基础；或许你早已流转职场多年，感觉身处瓶颈期的自己已无晋升或提升空间，正为要不要转行到大数据分析行业而摇摆不定……其实， 一切的担心都是人之常情，一切的担心不过都是过眼云烟，“车到山前必有路”，我们只需问清楚自己的内心，自己到底想要什么。反正时光匆匆，与其踌躇不前倒不如给自己一个痛快，要知道，这是个人人必争的时代，这是个努力努力再努力的时代！

首先我们要知道什么是大数据？

顾名思义，大数据就是巨量数据，海量数据，也可以说是数量大，结构复杂，类型复杂的数据的集合。而从这些数据中获取有价值的信息的的能力，就是大数据技术。

大数据需要什么基础？学习大数据需要以下几个方面的基础：

1、 编程语言基础

2、 Linux系统的基本操作

3、 数据库

4、 Hadoop架构基础

5、 机器学习

一、编程语言基础

新手学大数据，首先要具备的是编程语言基础，如Java、C++等，要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础，编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

二、Linux系统的基本操作

Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的。重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台有Ubuntu、Centos。内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等。

三、数据库

只要跟数据打交道就离不开数据库，SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能，当然，学习大数据SQL也是必经之路。

四、Hadoop架构设计

要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的第一步。

Hadoop生态体系HDFS分布式文件系统；MapReduce分布式计算模型；Yarn分布式资源管理器；Zookeeper分布式协调服务；Habse分布式数据库；Hive分布式数据仓库；Sqoop大数据迁移系统；Spark的基本应用等，是大数据生态圈的组件和作用。

五、机器学习

要使得大数据相关内容得到应用，则必然会涉及大量机器学习及算法的内容，发挥出大数据的优势，让你的办公效率更快，更强。这也是大数据最大的优势所在，使得计算机性能得到最大的利用。

学习大数据分析需要从以下几个模块入手：

大数据平台基础知识

数据库知识应用

大数据仓库知识应用

数学及统计学基础

Python机器学习

大数据平台分析Spark工具

大数据综合案例

时光匆匆，我们生活得也很匆忙，如何匆忙中取胜，如何匆忙中取静，一切都要看个人的造化。好比掘地挖井取水，很多人都半途而废，甚至还差几十厘米就挖通了水源，但坚持和忍耐实在太考验人，也太折磨人，但也区分出了优胜劣汰的结局，毕竟不是人人都可以成为“吃得苦中苦，方为人上人”的胜利者。不过选择却在我们手上，我们选择做“苦中苦之后的人上人”，还是“三天打渔两天晒网的无功而返者”，都要我们自己一步一步去拨开迷雾。当你在刻苦努力时，你想到的是一群在KTV通宵狂欢的买醉哥们，还是年纪轻轻早已行走在佛罗伦萨小镇度假的大学同窗，好好掂量，好好鞭策，相信你会做出更明智的选择！

在网络，移动设备，传感器，社交媒体，交易应用程序，日志文件，大数据等实时数据泛滥的情况下，发现了大量垂直市场应用程序，从诈骗检测到科学研究。无论涉及重大隐私问题或企业困难的挑战如何，仅在2017年，大数据投资就获得超过570亿美元的增长势头。预计未来三年的投资将以约10％的年增长率进行增长。

大数据分析所需的基本资源

大数据咨询已成为软件开发服务提供商的可行选择。无论是营销还是品牌实施的新产品，公司都不会轻易作出决定。当提到任何重大举措时，企业都会寻找他们客户提供的数据，以确保公司正朝着观众遵循的方向发展。

从点击流数据到购物车上的信息，都有大量的材料需要筛选，这就是为什么企业支付高价值的大数据咨询服务才能理解这一切。对于新职业市场的人来说，大数据分析是一个不错的选择。 当然，必须熟悉开始处理数字所需的技能和工具。

大数据分析所需的五个资源如下：

1.完成MATLAB Mastery Bundle

MATLAB或Matrix是一个多范型数字计算空间和编程语言。用外行人的话来说，它是一种工具，它使得编写代码，运行脚本以及执行数据分析和可视化等任务变得轻松易懂，从而解决复杂问题，而这些代码还不那么复杂。

2. Python Power Code BONUS Bundle

市场上有许多重要的编程语言可供选择，数据分析师使用其日常任务和职责中的很多。但是，如果有人要先学习，那就是Python。 Python语言被誉为用户友好型以及直观性。此外，它拥有众多的功能，这使它能够处理数据争夺。 70小时的培训通过展示如何下载，提取，清理，汇总，分析和可视化数据，开始了编程教育。

3.大数据和分析主工具包

数据分析师和高级分析咨询人员使用大量的语言和工具来获取角色，这并不足为奇。这四个模块集合为数据库添加了四个重要的分析工具，即Minitab，SPSS，SAS和R Studio。

4.使用Tableau Desktop 9 Bundle进行数据可视化

通过交互式仪表板分析和呈现数据以完全挖掘信息的主要工具之一是Tableau 9.这个收集将使您了解Tableau。因此，可以开始创建自己的可视化数据。

5.完整介绍R编程包

R的核心是一种统计编程语言，它非常适合挖掘和分析数据。但是，它也具有高级图形和机器学习功能，在数据可视化和集成复杂算法方面提供了一些独特的优势。在五门课程和三本电子书中，收集指导通过要点使用R来充分发挥潜力。

大数据优势

大数据应用程序可让数据科学家，统计人员和其他分析专业人员分析越来越多的结构化数据以及其他形式的数据，而这些数据往往不被传统的商业情报和分析程序所利用。这涵盖了非结构化和半结构化数据的组合，例如互联网点击流数据，网络服务器日志以及来自客户电子邮件的文本，机器数据，社交媒体内容和通过连接的传感器到事物互联网的呼叫细节记录。

在更大的范围内，数据分析技术迎合数据集分析的手段，并最终帮助企业做出充分知情的决策。商业智能查询回答关于业务绩效和操作的基本查询。大数据是一种高级分析，涉及复杂的应用程序元素，如预测模型，统计算法等。

用数据咨询创造新的增长机会

数据分析可以创造大量新的增长机会。此外，它甚至可能会产生一个新的业务类别，例如分析和汇总行业数据的类别。大多数企业将处于大量关于服务和产品，供应商和买家，消费者偏好和意图以及更多信息流的信息中。

各行各业的企业都应该开始大力创造数据功能。除了广泛的数据外，数据的高频率和实时性也是至关重要的。通过数据分析，实践被更广泛地使用。

今天的大数据和分析应用市场真是巨大。世界各地的软件开发服务提供商提供了大量的数据咨询工作。现在，大数据体验意味着更有可能从软件开发组织获得有利可图的工作。市场很大，有一系列的项目，交易，服务和合作关系。咨询服务可能会有所不同，具体取决于组织的特定要求，以及需要利用数据分析和解决方案的功能，这些功能可以简化业务流程。

就数据分析学习而言，需要的技能模块有统计基础+数据库知识+编程能力。其以后的的职业发展方向，一个是业务层面的方向，一个是数据挖掘层面的方向。今天科多大数据和你们一起来谈谈关于数据分析的学习。

1.统计基础

理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。

2.数据库知识

关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。

学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。

3.编程能力

Excel。 透视表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。

Python。当数据量大到用Excel打开都要很久或者我们想进步提升能力时，需要学些hardcore技能，即用编程语言做数据分析。这里主要有R和Python两大流派。个人推荐Python，一是代码简单易懂，容易上手；二是学习资料多，降低学习成本。推荐《利用Python进行数据分析》，涵盖了利用Python做数据清洗，数据可视化及分析的技能点，可以作为一本工具书随时查阅。

Python 是目前科多大数据分析课程里面非常重要的一项内容，下面这张图更能直观反映学习内容

当然需要特别指出，数据分析课程学习内容肯定不止python这一项内容，还包括数据分析基础，互联网电子商务、经济学基础，数据产品（可视化报表）等各个板块的学习。

在互联网时代，数据是重要的资源，随着数据的持续增长和大数据技术的成熟，数据分析变得越来越重要，要看清楚瞬息万变的网络世界，要知道表象背后的真相，非靠数据分析不可，不管是大数据分析还是传统数据分析，其本质是一样的。数据分析是为了通过对数据现象的查看来完成对产品，营销策略，运营策略的优化。达到最低成本，最优效果。因此，数据分析师对应的要求也越来越高。那么，作为一名优秀的数据分析师，需要有哪些基本能力，才能完成数据分析目标，保证结果的正确性？

商业数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律，基于此，企业可以制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果。这是商业数据分析的最大价值所在。

数据分析的四个能力

1. 对业务的理解能力

数据分析之前，首先要进行的是业务梳理。只有在实践领域从事过数据分析工作，就会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。而业务知识的学习和掌握，需要的积累之深，培养一个业务专家，需要的周期之长，都远远超过后面所说的那些基本技能，成为业务专家实属不易，数据分析师其实是之于业务专家之上的更深层次的思考和总结，否则，谁指导谁都是个问题。业务学习的方式很多，比如将以前的分析报告和取数案例都拿过来研究一下，不懂就问，总是一个渐进的过程，但需要时间和行业的沉淀。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。

提升业务理解能力有几个方法

多使用产品本身，只有不断的尝试产品，体验和了解各种产品，才能在分析时有直观的思考和总结；与 产品相关的业务和技术同学沟通，尤其在进行数据理解和运营理解的时候，需要知道数据元素的含义以及当前运营的方式和形成这种运营方式的原因;多思考产品的内在逻辑，多问几个为什么，这样才不至于做分析方案的时候，遗漏其它的业务流程，或者进行错误的数据模型设计。2.有耐心，善于沟通

数据处理和逻辑梳理需要足够的耐心，尤其是在各种数据格式不统一，数据表存放混乱，以及业务流程／逻辑异常复杂的情况下，作为数据分析师，一定要有足够的耐心，沉下来进行全面的数据流程确认，画出对应的流程图，理清分析重点。

同时，数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，数据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言，跨越的流程很长，你需要面对不同的岗位，碰到不同的角色，采用不同的语言，表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁，没有足够的沟通能力很难。所以，需要具备一定的沟通能力。在沟通之前，需要清楚的知道本次沟通的目的是什么，以及如何通过对方来达成自己有效数据分析的目标。与技术沟通，是理解参数含义，与运营沟通，是理解分析目标，与产品沟通，则是强调产品逻辑以及背后的思考。同时，如果你容易听取他人的意见，特别是智者的意见，则可以帮你找到另一条出路，你犯错的概率就会降低，相应的，你的分析就更有力量和说服力。

3. 数据分析的技术

数据分析有很多技术可以支持，包括SQL，Excle，SPSS，Matlab、Python等等，这些都是通过编程完成基本的数据分析语言编写，然后进行执行得出结果。

因此，数据分析师必须掌握并精通一两种数据分析编程技巧。包括从数据仓库中获取数据，对数据进行清洗，简化，或者补全，处理数据，计算数据，最后进行可视化的表达。这样才能完成数据分析的目标。这种技术对产品和运营人员也非常重要，只有学会处理数据，分析数据，才能在每个决策上面有据可依。

但在公司的数据分析中，你在看案例时，往往接触到的数据或使用的数据是局部的，因此，你的视野会受局限，在大多数公司里，很多数据分析师其实缺乏全局的数据视野，因为他不知道到底有多少数据，因此，永远只能在已知的数据里转圈圈，

当然，大多数数据分析师可能不需要进行系统数据学习，在实践中慢慢熟悉就好了，但自顶向下的数据学习方式可以让你有一个更好的基础和更全局的数据视野。

4.独立思考的能力

数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。数据分析者应该在理解业务的基础上，扩大自己的思考范围，提升洞察力。

成为一个优秀的数据分析师，需要在不同的业务中进行磨练，同时需要足够的耐心和深入业务的思考进行决策支撑。一种客观，理性，同时又科学的数据分析心态是非常重要的，对于公司和产品的发展也是必需。

数据总是在那里，它不会说话，你不仅要基于业务能力理解它，还要学会推演和分析，从中发现规律，迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素，形成自己独创性的见解，所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑没有数据分析。而要形成独特的见解，则来自于个人不断的学习和思考，这里的学习更多的强调是跨领域和专业，思考则是更多的强调养成思考的习惯。思考本身就是一种实践，它可以将你的知识更加系统化和深入化，数据分析在一定程度上是用来验证思路和启发灵感的，“数据分析”从来不是“数据分析”本身，而是以“数据分析”为手段和表象，对业务的深刻理解、思考和判断。

数据分析的四个层次

描述性分析（Descriptive Analysis）诊断性分析（Diagnostic Analysis）预测性分析（Predictive Analysis）处方性分析（Prescriptive Analysis）描述性分析——发生了什么？

如题目名字一样，该层次主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述。比如某企业本月订单签约额比上月增加2000万，至5500万，但是订单履约率从上月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8下降到了0.7。那么，这就是发生了什么？就需要去描述性分析。

诊断性分析——为什么会发生？

知道发生了什么，对我们的帮助不大，更重要的是，我们要明白为什么发生。比如经过分析，发现在描述性分析中提到的订单履约率下降的原因是成品生产不出来，无法完成交付。而成品生产不出来的原因则是部分原材料的供应商未能按时送货，导致原材料不齐套，无法开始生产。那么，这就是诊断性分析。

预测性分析——可能会发生什么？

基于上述两个层次的分析，我们发现了其中的规律，即原材料供应商的未能及时送货会影响成品订单的履约率。假如上月某原材料供应商A送货及时率只有70%，通过建模，我们可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降2%。那么，这就是预测性分析。

处方性分析——我们该做些什么？

有了预测性分析的结果后，我们无需再做事后诸葛亮，而可以运筹帷幄，在事前就采取措施。上述中，供应商A会导致本月我们的订单履约率下降，我们可能采取的措施就是把A换掉，但是现在有B和C两个供应商供我们选择，该选择哪个呢？通过分析和计算得出：选用供应商B会比选C的订单履约率高1%，因此建议选择供应商B。这就是处方性分析。

四个层次层层递进，经过这四个层次的分析以后，可以对企业的决策和行动提供有力支撑。

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数据分析师这个职业越来越火，越来越多的人想往这个方向发展。

有在校生，也有转行的小伙伴来咨询数据分析师这个职业的相关问题。

从大部分情况来看，大家对于数据分析师的职业发展和技能非常关心。

那么别的先不说，数据分析入门到底要学什么？怎么学？

Excel

作为数据分析师，Excel是必备技能。Excel 是经过检验的可靠的数据分析工具，它广泛存在，非程序人员也能便捷操作，所以大多数企业即使也使用其他工具，但 Excel 工具还是他们的不二选择。

统计学

统计学同样是数据分析师的必备技能之一，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。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。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。

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大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性，数学推理一般。

SQL

sql是所有数据库查询的语言，sql非常容易入手。

针对不同的数据库，如mysql、sqlserver、oracle等，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。

而且如果你有数据库基础的话，只需要找些sql查询的习题来做一下，就会很快的得到提高。

推荐图书：《MySQL必知必会》

学习 SQL 的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮 这个技能点。

数据分析思维

作为一名数据科学家需要很挑剔，并且善于发现他人会遗漏的东西。那么我们应该如何做到像数据科学家一样思考呢？

梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

推荐图书：金字塔原理

金字塔的基本结构是：中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。

行业知识

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径。这一部分也没有什么书可以看的了，基本都靠搜索，总结，思考，再搜索，总结，思考。