数据分析零基础学习吗？

学数据分析需要具备什么基础,零基础好学吗~

Excel、SQL、Python是数据分析师必知必会的3个基本工具，下面一个个来看：

对于Excel的学习，如果意向的岗位不是那种纯excel的数据分析师岗位的话，建议不需要花费太多时间在excel上，主要要掌握vlookup、透视表和一些常用图表，不会的函数就直接百度。

SQL核心！sql一定要熟，完全没有基础的同学可以先看《sql必知必会》，了解sql的一些基本知识，增改删查，主要看查询的部分。看完这本书后你对sql的语法应该有了一些基本的了解，学会之后，还需要多加练习，推荐一个练习的网站，牛客网编程，强力推荐，可以自动批改sql正误，纯中文，还有题目讲解。

相对上面两个工具，python的学习难度会稍微大一些。python能干很多事，对于数据分析师来说，主要应掌握基础语法和数据科学的模块，主要包括pandas numpy 和机器学习库sklearn等，

想要了解更多关于数据分析的问题可以到CDA认证中心咨询一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

熬过开头之后就不难。
万事开头难，但一旦数据分析有了动力，就要开始完善自己的知识体系，这也是真正入门的开端。
用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
熬过入门之后进入系统的学习，就没有那么难了。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。
在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

零基础可以学习数据分析，进入数据分析行业的要求并不高，但是具备数据分析相关技能是必须的，数据分析是人人都可以学习，人人都可以进入的行业。

以下是数据分析师应该具备的相关技能，希望可以帮到你。

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

想要入行数据分析师，那么有两个部分必须掌握：工具 + 数据分析方法论。
先谈工具。
学习过程应该由易入难。从认识表结构、懂得表连接、掌握小数据量处理，到表在心中、只需要代码批量自动化处理、并且会通过算法实现相关性分析，这两个状态之间有三个层次。
第一个层次：当数据分析师只用面对小量数据时（一般来说小于几万行），他/她应当先学会从MySQL（一种部署在本地计算机的数据库）的Sql语法提取数据，然后用excel进行做表做图的处理，亦或是用FinbeBI或者是PowerBI做出更为精美的指标看板，以供决策者看到公司销售、运营、人力等指标的变化趋势。
第二个层次：当数据分析师面对中量级数据（也就是百万千万级数据）时，他/她会发现：excel和BI无法打开这一庞大数据集。那么怎么办呢？这时Python的批量处理数据能力就变成了入门最简单且处理最高效的工具了。Python是一种入门简单，语法简洁的编程语言，它拥有丰富的"工具库“。就像英语具有“日常英语”和“商务英语”等不同的语句库，python也有具有不同功能的工具库。比如python的pandas库就能够轻易地，对千万级表的数据做到，将第10行到第20万行的所有1都替换成0；python的numpy库又能轻易地进行N维空间的矩阵运算。另外python的matplotlib和seaborn可以短时高效地绘制跟excel和BI一样精美的指标图。
第三个层次：当数据分析师处理超大数据量的时候，hadoop和spark等等大数据工具及组件就会派上用场。这时学习的就是从多台服务器上调取大量数据，并且要将这大量数据做出高效运算，和用算法进行分析。
先打地基，后建高楼。万楼皆从平地起。Excel，MySQL，BI就是处理小数据的地基。Python可处理中量级。Hadoop和spark等工具则是处理大数据的利器。
沿着这个思路往下，结合刻意联系的原则（量化的特定目标+实践+及时反馈），你一定会收获入门数据分析师的果实。

是可以零基础学习的，找专业院校就不错
当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

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金沙县17233396971： 数据分析零基础学习吗?？
廖泼舍尼： 零基础学数据分析师当然是可行的,至于什么人适合学,其实没有哪一种特定的人群一定适合学数据分析,也没有哪一种人一定不适合.首先你的学历要好,从招聘信息就可以体现出来.而是技术要好,同等的技术面试的时候选择肯定会选技术好学历高的对不.不要觉得什么火就学什么,不要听机构的各种画饼,不要信营销号的大力鼓吹.首先你大概率不是真心想学数据分析而是不满足于现状想要破局你可能觉得迷茫而不知所措数据分析的各种宣传扑面而来的情况下仿佛一根救命稻草似的想要让人抓住其次你可能觉得数据分析岗位工资很高各大培训机构给你展示上万两三万的比比皆是还都是boss直聘等官方招聘平台上面的但是往下细分你就会发现这些岗位你学历低,或者技术菜大概率进不去

金沙县17233396971： 数据分析没有基础,应该从哪方面开始学习?？
廖泼舍尼： 关于数据分析的学习流程,建议可以先确定一下后续想要从事的行业,以翻牌君现在的了解来说,数据分析在不同行业的分析思路是完全不同的,比如电商、金融、互联网等等;然后还有确定职业方向,一个是业务方向一个是技术方向;业务方...

金沙县17233396971： 数据分析师好不好学 - ？
廖泼舍尼： 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.网上可以找些视频看看体验一下,像达内、大讲台这些机构,也都有免费的试听课程.

金沙县17233396971： 没有基础,能成为数据分析师吗 - ？
廖泼舍尼： 可以从零开始学习,先学会excel、sql、统计学基础等,然后掌握几个基于excel的项目,就可以成为一名数据分析师了.建议你去大讲台看看,他们的课程是从零基础讲起的.

金沙县17233396971： 怎么入门数据分析师呢? - ？
廖泼舍尼： 建议如果是零基础菜鸟级人物,多看书,经济条件允许的情况下去参加数据分析培训,我之前参加的是人大经济论坛开的CDA数据分析师培训,这个课程从零基础开始,让我这个曾经的菜鸟一步一步逐渐的开始在数据分析这行成长起来了.老师们都很不错,课后有视频提供,可以课下复习.

金沙县17233396971： 请问数据分析 - 基础学起要从哪开始 - ？
廖泼舍尼： 1、通常真正意义上的数据分析,对学历的要求会非常高,硕士博士以上;比如数据挖掘、web挖掘,常见的是金融机构如银行、保险、证券,或者大型互联网公司,对海量数据的深度分析有需求的地方.这样的数据分析对数理统计、计算机、人机交互的要求比较高.2、常规的数据分析,仅使用简单分析方法,或者还会用到一些统计学、多元统计,这样的岗位一定要结合行业经验,否则很容易被替代.一个毕业没多久的大学生都可以很快学会.所以数据分析在这个层面上只是工具,不能作为职能长期发展下去.

金沙县17233396971： 数据分析师怎么入门? - ？
廖泼舍尼： 1、懂业务.从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值.2、懂管理.一方面是搭建数据分...

金沙县17233396971： 0基础可以学大数据吗？
廖泼舍尼： 0基础是可以学习大数据的,不过大数据学习有一定难度,要做好心理准备.其次是学习大数据最好学历在大专及以上,不然学起来可能更困难,而且就算报班学习也需要半年左右的时间(我们是全日制安排上课,这样也需要半年),时间上相对其他类型的稍长,你要做好准备.要学习大数据,你至少应该知道大数据是什么,大数据将被用在什么领域.通过对大数据的一般理解,你可以了解你是否对大数据感兴趣.如果你对大数据一无所知,你也可以学习,但学着学着你有可能不喜欢它了,这是浪费时间和精力,还可能是浪费金钱.所以,如果你想学习大数据,你需要对大数据有一个全面的了解.

金沙县17233396971： 零基础能成为数据分析师吗 - ？
廖泼舍尼： 为什么不能呀?先给题主来点实际的吧,先看一下目前企业对于数据分析人才的要求:引用网上的招聘吧:1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对用户的行为进行分析了解用 户的需求; 2、参与业务部门临时...

金沙县17233396971： 数据分析师需要学习哪里内容? - ？
廖泼舍尼： 1、数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识.对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分.对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主...