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数据分析
如何学习数据分析
发布时间:2019-10-12    信息来源:未知    浏览次数:

  成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。首先,要想清职业目标。明确自己是否真的喜欢数据分析,是否真的想往这方面发展。确定职业方向后,再思考如何入门数据分析。数据分析不同目标的发展路径不同,入门所需要的技能也不同。

  第一种,在业务相关部门的数据分析人员,最主要的职责是发现业务问题,提供决策支持。

  第二种,是技术相关部门的数据分析人员。主要职责是支持业务部门的数据提取、数据库管理、数据挖掘建模的系统实现。

  不管是哪个方向,统计学的基础知识是必须的。另外,要找一个好导师,可以少走很多弯路。各种技能最关键的是要实践。

  总体来说,先学基础,再学理论,最后是工具1、学习数据分析基础知识,包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的,要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具,如sas、spss,甚至excel也可以(数据分析模块的功能很强大)切记,第一步是必不可少的,是数据分析的基础。

  很有趣的数据分析书!基本看过就能明白,以小说的形式讲解,很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术,很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的,学好了它,自然没问题。

  一本用手机看的Excel操作书,大部分例子都配置了二维码,手机扫扫就能看,基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例(有会计、HR、销售场景),很贴合实际。拯救我们小白的Excel,职场加薪不是梦想!

  职场大牛的书,教我们做图表的,好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧,看了你就知道,也许一切没那么难。

  挺好的一个系列,都是Excle常用的技巧,适合销售和HR。也是职场故事,很接地气,带视频的,全都是Excel数据分析的常用理念和方法。

  深入浅出系列是对新手非常友好的丛书,用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广,包含一点统计学知识,学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

  如果真想买书看,可以看这本,适合新手向的学习,看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

  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。

  互联网不再是网站的天下,但是移动端依旧有Web,我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等,都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间,网站的数据指标还是能够指导我们运营!

  还是深入浅出系列,完全适合零基础的新人。需要注意的是,编程学习不同于其他知识,如果计算机基础不稳固,在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然!

  对于拥有编程基础的人,这本书系无巨细的有些啰嗦,不过对新人,可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧,当遇到不理解的内容随时翻阅。

  这本书是你学习python不二之选,对着书,着重学习numpy,pandas两个包!每段代码都敲打一遍,千万行的数据清洗基本不会有大问题了。

  R语言的入门书籍,从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习,依靠这本书入门R是绰绰有余了。

  带你进入SQL语言的心脏地带,从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询(subquery)、连接(join)和事务(transaction)这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时,你将不仅能够理解高效数据库设计和创建,还能像一个专家那样查询、归一(normalizing)和联接数据。你将成为数据的线本《数据挖掘导论》

  这本书绝对是一本良心教材,拿到手从第一章开始阅读,能看多少就看多少。但是要尽量多看点,因为此书你可能要看一辈子的~~

  本书将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂;说明和解释力求浅显易懂,不失深度和数学严谨性。

  首先我说说这两种方向共同需要的技术面,当然以下只是按照数据分析入门的标准来写:1. SQL(数据库),我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据,这些数据来源于数据库,那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能,新宝5下载零基础学习SQL可以阅读这里:SQL教程_w3cschool

  2. 统计学基础,数据分析的前提要对数据有感知,数据如何收集?数据整体分布是怎样的?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?数据的平均值是什么?数据的最大值最小值指什么?数据相关与回归、时间序列分析和预测等等,这些在网易公开课上倒是有不错的教程:哈里斯堡社区大学公开课:统计学入门_全24集_网易公开课

  3.Python或者R的基础,这一点是必备项也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料:R语言我不太清楚,Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程,面向零基础。

  我先打个前哨,想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能,做数据挖掘必须要底子深基础牢,编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少,而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。

  所以想做数据挖掘方向的,一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完,这些课程包括:数据结构、算法,可以在这里一探究竟:如何学习数据结构?

  在此之后你可以动手用Python去尝试实现数据挖掘的十八大算法:数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  产品经理向需要你对业务感知能力强,对数据十分敏感,掌握常用的一些业务分析模型套路,企业经常招聘的岗位是:商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多,看得越多掌握的方法越多,我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍:《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》

  采纳数:698获赞数:14669中国商业联合会数据分析专业委员会最佳员工 高级数据分析师向TA提问展开全部数据分析科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。数据分析工作的三大步骤:1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据;

  3、按照自己的需要,比如要对数据贴标签分类,或者预测,或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息,都要对数据建模,得到output。

  中国商业联合会数据分析专业委员会,是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业唯一的行业协会。CDA数据分析员是由数据分析行业主管协会—中国商业联合会数据分析专业委员主办,通过考试者可以同时获得工业和信息化部和商业协会颁发的职业技能证书,该证书代表数据分析人员的技能水平,是企、事业单位选拔和聘用专业人才的主要参考依据。

  数据分析的学习是个漫长的过程,一部分自学,另一部分行业前辈的指导,希望帮的到您

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