学习数据分析-学学数据分析

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5个相关介绍学习数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析四步法学习心德？
2. 学习数据分析的好处？
3. 有哪位前辈知道学习分析数据该从哪方面入手呢？
4. 大数据分析需要学习什么？
5. 零基础，如何学习概率论和数据分析？

数据分析四步法学习心德？

数据分析四步法是一种有效的数据分析方法，它包括定义、数据收集、分析和解决问题四个步骤。

定义步骤中，我们要通过思考来清晰明确需要解决的问题；

数据收集步骤中，我们要有效地收集和整理有用的数据；

分析步骤中，我们要仔细提取数据的价值；

最后的解决问题步骤中，我们要综合运用已有的数据和知识，找到一个有效的解决方案。学习数据分析四步法，让我明白了，结合各种数据和工具，及时解决问题，是成功的关键。

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。

有哪位前辈知道学习分析数据该从哪方面入手呢？

数据分析主要包括大概六个方面的内容，

(1) Excel

(2) Mysql

(3) Python

(4) BI商业智能工具

(5) 数理统计与数据运营

(6) 机器学习

你可以先对各方面进行了解，自学能力强的话没有问题，但是自学很可能会走一些弯路，毕竟下班的时间比较少，这里更推荐跟着老师进行系统性的学习哦，可以更加高效率的掌握知识。

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作为一名IT行业从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

随着大数据逐渐开始落地到行业领域，未来大量的职场人都需要掌握一定的大数据知识，而数据分析作为一个重要的数据价值化手段，也成为更多的职场人需要掌握的重要技能之一。

数据分析有两种常见的分析方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，初学者可以根据自身的知识基础来选择不同的学习切入点。但是不论选择学习哪种数据分析方式，都需要具有三大块基础知识，分别是数学、统计学和计算机。

对于基础比较薄弱的初学者来说，可以从基本的数据分析工具开始学起，目前比较流行的数据分析方式可以简单地分为两类，一类是基础性数据分析工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，对于很多传统行业的职场人来说，掌握Excel可以应付大部分数据分析任务，另一类是相对比较专业的BI类工具。

对于具有一定数学和计算机基础的初学者来说，可以按照三个阶段来学习数据分析知识，第一步是学习数据库知识，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言的学习；第二步是学习编程语言，比如Python就是不错的选择；第三步是学习机器学习知识，这部分内容有一定难度，需要一个系统的学习过程。

最后，学习数据分析一定要结合具体的应用场景，这样才会积累更多的实践经验，所以在进行数据分析的过程中，也需要掌握一定的行业知识，这需要一个积累的过程。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据分析需要学习什么？

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等

忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。

要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。

任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。

1、基础科学的能力

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，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的知数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门道。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

4、至少掌握一内门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市容场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

零基础，如何学习概率论和数据分析？

零基础是什么意思？

学习概率论一定要首先掌握微积分，包括多元微积分的部分。

因此我推荐你看网易公开课MIT的单变量微积分和多变量微积分。

这两门课程学完以后，我推荐你看学堂在线MIT的概率论：不确定性的科学。

到这里，你已经基本掌握概率论和数据分析的基础知识啦。

接下来，你可以开始学习统计学，推荐网易公开课可汗学院的统计学，配套《商务与经济统计》这本书。

以上学完以后。你就可以选择一门数据分析工具啦，R或者Python都可以。

另外，在学习数据分析工具时，推荐你看学堂在线清华大学的数据科学导论和数据挖掘：理论与算法两门mooc。这两门课都是概括性质的，涉及的技术性细节比较少，但可以向你展示数据科学的全貌。到了这里，你已经对数据分析很了解啦，所以接下来怎么走你自己应该会知道啦～

在回答问题前，想要了解一下所说的零基础，意思可以认为数学基础不是很好，没有接触过概率论和数学分析等课程。个人建议可以***用的方法是书本和***教程同步学习。课本可以选择概率论与数理统计第三版，多看多做课后习题。***课程可以选择中国大学MOOC在线网络课程，里面都是免费的，讲的也是按照大学系统来授课。最后如果可以，可以在网络世界里面再认识这个比你强的老师，多请教，多整理。

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5点解答对大家有用。