數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些 數(shù)據(jù)分析到哪里學(xué)

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本文導(dǎo)航

• 初學(xué)者數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些入門
• 數(shù)據(jù)分析從零開始學(xué)習(xí)要學(xué)多久
• 數(shù)據(jù)分析師從零開始學(xué)什么
• 數(shù)據(jù)分析到哪里學(xué)
• 數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)嗎
• 數(shù)據(jù)分析從零開始學(xué)到什么程度

初學(xué)者數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些入門

數(shù)據(jù)分析所需要掌握的知識(shí)：

數(shù)學(xué)知識(shí)

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師來說，則需要了解統(tǒng)計(jì)相關(guān)的基礎(chǔ)性內(nèi)容，公式計(jì)算，統(tǒng)計(jì)模型等。當(dāng)你獲得一份數(shù)據(jù)集時(shí)，需要先進(jìn)行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)。

而對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計(jì)模型的能力，線性代數(shù)也要有一定的了解。

分析工具

對(duì)于分析工具，SQL 是必須會(huì)的，還有要熟悉Excel數(shù)據(jù)透視表和公式的使用，另外，還要學(xué)會(huì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)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(yǔ)言

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最熱門的兩大語(yǔ)言是 R 和 Python。涉及各類統(tǒng)計(jì)函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢(shì)。但是大數(shù)據(jù)量的處理力不足，學(xué)習(xí)曲線比較陡峭。Python 適用性強(qiáng)，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領(lǐng)域有所發(fā)展，學(xué)習(xí) Python 也是相當(dāng)有必要的。

當(dāng)然其他編程語(yǔ)言也是需要掌握的。要有獨(dú)立把數(shù)據(jù)化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會(huì)用 SQL 查詢數(shù)據(jù)、會(huì)快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當(dāng)然，編程技術(shù)不需要達(dá)到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會(huì)用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

業(yè)務(wù)理解

對(duì)業(yè)務(wù)的理解是數(shù)據(jù)分析師工作的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、還有最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對(duì)業(yè)務(wù)本身的理解。

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡(jiǎn)單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對(duì)業(yè)務(wù)的基本了解就可以。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要對(duì)業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點(diǎn)，對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)能有所幫助。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對(duì)業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點(diǎn)還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。

邏輯思維

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達(dá)到什么樣的目標(biāo)。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個(gè)指標(biāo)變化的前因后果，會(huì)給業(yè)務(wù)帶來的影響。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，羅輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對(duì)邏輯思維的要求也是最高的。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。聽起來很高大上，其實(shí)包括的范圍很廣，做個(gè) PPT 里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化。

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報(bào)告，能清楚地展示數(shù)據(jù)，就達(dá)到目標(biāo)了。對(duì)于稍高級(jí)的數(shù)據(jù)分析師，需要使用更有效的數(shù)據(jù)分析工具，根據(jù)實(shí)際需求做出或簡(jiǎn)單或復(fù)雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

協(xié)調(diào)溝通

數(shù)據(jù)分析師不僅需要具備破譯數(shù)據(jù)的能力，也經(jīng)常被要求向項(xiàng)目經(jīng)理和部門主管提供有關(guān)某些數(shù)據(jù)點(diǎn)的建議，所以，你需要有較強(qiáng)的交流能力。

對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨(dú)立帶項(xiàng)目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項(xiàng)目協(xié)調(diào)能力。

數(shù)據(jù)分析從零開始學(xué)習(xí)要學(xué)多久

數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容1、統(tǒng)計(jì)學(xué)我看一些人推薦了不少統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)書籍，很多人讀《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》，其他統(tǒng)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容也沒怎么看過。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來說，并不需要掌握太復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)理論。所以只要按照本科教材，學(xué)一下統(tǒng)計(jì)學(xué)就夠了。2、編程能力學(xué)會(huì)一門編程語(yǔ)言，會(huì)讓你處理數(shù)據(jù)的效率大大提升。如果你只會(huì)在Excel上復(fù)制粘貼，動(dòng)手能力是不可能快的。我比較推薦Python，上手比較快，寫起來比較優(yōu)雅。3、數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常和數(shù)據(jù)庫(kù)打交道，不掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的使用可不行。學(xué)會(huì)如何建表和使用SQL語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可以說是必不可少的技能。4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)許多人分不清楚數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的差異，簡(jiǎn)單來說，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)記錄了所有歷史數(shù)據(jù)，專門設(shè)計(jì)為方便數(shù)據(jù)分析人員高效使用的。5、數(shù)據(jù)分析方法對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析人員來說，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數(shù)據(jù)分析》，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。

數(shù)據(jù)分析師從零開始學(xué)什么

數(shù)據(jù)分析師需要具備的能力：

1、需要有應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)本科或者工學(xué)碩士層次水平的數(shù)學(xué)知識(shí)背景。

2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門。

3、至少能夠用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)；

4、至少掌握一門數(shù)學(xué)軟件：matalab，mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建。

5、至少掌握一門編程語(yǔ)言；

6，當(dāng)然還要其他應(yīng)用領(lǐng)域方面的知識(shí)，比如市場(chǎng)營(yíng)銷、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)等，因?yàn)檫@是數(shù)據(jù)分析的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的信息，推薦到CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證中心看看，CDA 具體指在互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售、咨詢、電信、醫(yī)療、旅游等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)報(bào)告、提供決策的新型數(shù)據(jù)人才。

數(shù)據(jù)分析到哪里學(xué)

數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)以下幾點(diǎn)：

一、統(tǒng)計(jì)學(xué)。二、編程能力。三、數(shù)據(jù)庫(kù)。四、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。五、數(shù)據(jù)分析方法。六、數(shù)據(jù)分析工具。

想要成為數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該重點(diǎn)學(xué)習(xí)以下兩點(diǎn)：

1.python、SQL、R語(yǔ)言

這些都是最基礎(chǔ)的工具，python都是最好的數(shù)據(jù)入門語(yǔ)言，而R語(yǔ)言傾向于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖等，SQL是數(shù)據(jù)庫(kù)。既然是數(shù)據(jù)分析，平時(shí)更多的時(shí)間就是與數(shù)據(jù)分析打交道，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等一系列數(shù)據(jù)分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業(yè)務(wù)能力

數(shù)據(jù)分析師存在的意義就是通過數(shù)據(jù)分析來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，所以業(yè)務(wù)能力也是必須。企業(yè)的產(chǎn)品、用戶、所處的市場(chǎng)環(huán)境以及企業(yè)的員工等都是必須要掌握的內(nèi)容，通過這些內(nèi)容建立幫助企業(yè)建立具體的業(yè)務(wù)指標(biāo)、輔助企業(yè)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)決策等。

當(dāng)然這些都是數(shù)據(jù)分析師最基本也是各位想轉(zhuǎn)行的小伙伴需要重點(diǎn)學(xué)習(xí)的內(nèi)容，以后想要有更好的發(fā)展，還需要學(xué)習(xí)更多的技能，例如企業(yè)管理，人工智能等。


關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)可以到CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進(jìn)商業(yè)數(shù)據(jù)分析的新理念，遵循著《CDA職業(yè)道德和行為準(zhǔn)則》新規(guī)范，發(fā)揮著自身數(shù)據(jù)專業(yè)能力，推動(dòng)科技創(chuàng)新進(jìn)步，助力經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)嗎

數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程能力、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)分析工具等內(nèi)容，還要熟練使用 Excel，至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語(yǔ)言，具備撰寫報(bào)告的能力，還要具備扎實(shí)的 SQL 基礎(chǔ)【摘要】

數(shù)據(jù)分析需要學(xué)哪些【提問】

數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程能力、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)分析工具等內(nèi)容，還要熟練使用 Excel，至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語(yǔ)言，具備撰寫報(bào)告的能力，還要具備扎實(shí)的 SQL 基礎(chǔ)【回答】

數(shù)據(jù)分析從零開始學(xué)到什么程度

數(shù)據(jù)分析要掌握主流的數(shù)據(jù)分析方法。

1、事件分析

可以根據(jù)用戶在企業(yè)APP、網(wǎng)站、小程序等平臺(tái)上的操作記錄或是行為日志，來確定用戶在平臺(tái)上各個(gè)板塊之間行為的規(guī)律和特點(diǎn)，通過商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析，研究出用戶的內(nèi)心需求，對(duì)板塊內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，一般會(huì)涉及瀏覽頁(yè)面、點(diǎn)擊元素、訪問板塊等。

2、熱力圖分析

和事件分析類似，熱力圖一般指用戶訪問企業(yè)網(wǎng)站、APP和小程序時(shí)，會(huì)在一些元素和板塊進(jìn)行停留，根據(jù)這些在元素和板塊上的點(diǎn)擊次數(shù)、點(diǎn)擊率、訪問次數(shù)、訪問人數(shù)等，通過商業(yè)智能BI以高亮圖形形式進(jìn)行顯示，可以方便識(shí)別用戶行為，優(yōu)化邏輯。

數(shù)據(jù)分析-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

3、留存分析

留存一般在運(yùn)營(yíng)工作中比較常見，可以用來衡量企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務(wù)是否對(duì)用戶有足夠的吸引力，讓用戶在接觸或使用產(chǎn)品和服務(wù)后，能夠繼續(xù)保持活躍，成為忠實(shí)用戶，一般會(huì)將次日留存率、7日留存率、次月留存率等作為標(biāo)準(zhǔn)，以商業(yè)智能作為分析工具。

4、對(duì)比分析

一般用到對(duì)比分析，通常是在選定的時(shí)間區(qū)域內(nèi)，對(duì)比業(yè)務(wù)在不同情況下的差異，分析出業(yè)務(wù)是進(jìn)行了增長(zhǎng)還是發(fā)生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時(shí)候就要深入分析為什么環(huán)比銷量會(huì)減少，可以考慮調(diào)取今年3月和去年3月的產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量，看看是不是生產(chǎn)環(huán)比下降，導(dǎo)致銷量較少。同理，還可以把供應(yīng)鏈、經(jīng)銷商、人流量等等都拿進(jìn)行對(duì)比分析，確認(rèn)到底是什么影響了銷量。

數(shù)據(jù)分析-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI