数据分析 学习-数据分析入门

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析 学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 学习数据分析的好处？
2. 数据分析师好不好学？
3. 业余时间学数据分析，如何快速上手？

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。

数据分析师好不好学？

好学，零基础就可以入门，因为都从Excel开始讲。也不好学，如果要做高级数据分析师，后面要学R语言和Python，肯定是有一定难度的。网上可以找些***看看体验一下，像达内、大讲台这些机构，也都有免费的试听课程。

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国***和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和***，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

业余时间学数据分析，如何快速上手？

数据分析师的成长分为两个阶段：

一、技能学习阶段

理论学习：在某宝，某东，某当网都有很多数据分析相关的书籍，以及CSDN,简书，网易云课堂等都是学习资料获取的来源，在学习的过程中还可以在论坛上写文章，笔记等。利用碎片化的时间可以看一些文章，比如微信公众号：机器学习算法与python学习、python数据之道、python开发者、程序人生深度学习世界等。

实践：单纯地看书不写代码就是耍流氓！我们只单纯地看书，不根据书上提到的算法知识亲自动手敲过一遍是很难理解其中的奥妙的。在写代码前要考虑的一个问题是我们要使用什么软件？python？R？从目前的流行程度来看，选择python的人比较多。那是选择Anaconda3还是pycharm呢，那得看个人的喜好了，从我的经验来看，使用Anaconda3比较方便，因为我们还要经常导包。

二、项目实践

空有一身本领，毫无施展之地，那是很悲哀的事情。那么问题来了，我们去哪里找数据来做练习呢？1.微信公众号：机器学习算法与python学习 2.网站UCI 3.和鲸 4.kaggle

后面两个不仅可以提供练习用的数据，还可以参加其中的一些竞赛，拿到第一名的话会得到很丰厚的报酬。

在数据分析这条路上，要短时间内有很大的突破是很难的，毕竟要学习的东西太多，不仅是理论知识，还有编程。最重要的是坚持，坚持，再坚持！

业余时间要学数据分析并快速上手，就要从我们身边熟悉的做起，其实数据分析说起来神秘高深，其实我们日常都在进行数据分析，例如我们的日常消费，你所从事的工作中表格的编制等等，都离不开数据的分析，只是分析的程度不同而已。

数据分析工作包括数据的录入、清洗整理、分析方法和工具的使用等主要几个步骤。

我们日常消费如果你有记账的习惯，每天每一笔所花钱款的记录就是在做数据的录入工作，就是在为数据分析做准备，我们在单位编制Excel电子表格也是在录入数据。

有了数据，我们就会自然关注数据的有效性，就是数据分析中对数据进行清洗整理，就像我们日常要炒一盘青椒土豆丝，就必须对买回来的土豆和青椒进行清洗和初加工一样，对录入的数据这个原材料一样也要进行清洗和整理，达到我们所需要的分析标准。如剔除一些输错的数据、对一些归类不明或错误的数据进行重新归类，对归类字段不足或多余的进行添加或删减等，已达到对原材料进行进一步加工的条件才行。

最后，掌握一些简单的求和、求平均、求百分比等计算，就可以进行简单的数据分析，如日均消费、月均消费、年均消费，本月比上月消费是增长还是减少，增长多少，减少多少等等。

另外我们可以从数据分析日常专有工具Excel学习入手，通过对这一工具的使用，就可以快速了解和熟悉数据分析的全貌，并达到一定的初步分析结果，为单位工作或个人生活等各方面都有精进的作用，同时也为数据分析打下扎实的基础。

只有围绕自身的生活和工作的学习，不仅容易理解，而且还不影响现有的工作和生活，同时还对现有的生活和工作具有提升的作用，也就是学以致用，将所学所用先用于自身实践，这也能增强学习的信心，同时学习的效果也会非常地明显，自然提高的速度也会很快，就更别谈上手啦！

到此，以上就是小编对于数据分析 学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 学习的3点解答对大家有用。