
很多人看到了数据分析行业的火爆以及高薪工作,开始跃跃欲试想进入数据分析行业。但是不少人对于数据分析行业不是很清楚,不知道需要掌握什么相关知识以及如何学习,下面就为大家解答这个问题,大家在学习数据分析的时候一定要注意好下面提到的内容,这样才能够学好数据分析。
首先说一下数据分析总的基础知识,我们在学数据分析的基础知识需要注意好学科知识,学科知识包括很多,比如统计学、数学、社会学、经济金融、计算机等内容,下面就给大家具体讲解一下这个内容:统计学需要学习参数检验、非参检验、回归分析等知识;数学需要学习线性代数、微积分等知识;社会学主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助;如果是从事这个行业的数据分析人员,经济金融知识是必须的;从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的,要了解数据库的结构和基本原理,同时如果条件充足的话,还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据(比如使用SQL进行查询),这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的,学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解,看权威的书籍、看全面的知识。
然后说说软件操作,在进行数据分析工作的时候一定要会使用数据分析的工具,这样才能够提高数据分析的效率。一般数据分析软件有Microsoft Office软件,比如excel、word、powerpoint。SPSS、SAS、R、MatlabMindManager、MindMapper等等。在此需要说明的一点是:软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务,因为与操作相比,如何解释最后的结果要重要的多。
最后就是行业知识与工作经验:做数据分析一定得和自己所从事的行业紧密相关,不结合业务的数据分析无异于纸上谈兵。而需要要用到数据分析的行业又多的数不清,一句话,只要有数据的地方就需要有数据分析。
以上的内容就是如何学习数据分析需要注意的地方了,大家在学习数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容,这样才能够做好数据分析的工作,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10