京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在大数据这个名词很火,许多公司也开始了对大数据相关工作的招聘,比如数据分析师、大数据分析师、数据挖掘工程师等等。许多大学毕业生或者已经参加工作的朋友,都开始蠢蠢欲动想着加入到这一行业中。然而,数据分析也算是一个技术岗,如果没有掌握相应技术的话,肯定是不能很好地做好这份工作的。而对于学习数据分析,结合各路人士和自身经验,笔者为大家提供了一些建议,让你学习数据分析事半功倍。
首先要向大家明确的一点,就是无论我们学习什么,我们应该先做一个学习的大体框架,也就是我们学习的大体步骤。对于数据分析来说,需要我们掌握的主要技能有统计、数据库和编程,了解了这些,我们就能做出针对性的学习策略方针。
对于理工科的学生来说,大学本科应该都会学习概率论或者数理统计其中之一,有的学校甚至会两门课都有学,而大学所学习的这些内容,其实对于做数据分析来说已经足够了,但我们还是需要进行学习提高,或者查漏补缺,这里笔者为大家推荐一本书——《深入浅出统计学》,在业余的时间可以看看这本书,能让我们的统计方面的知识得到巩固。
掌握了统计学的基础,接下来我们需要学习和掌握的就是数据库了。因为我们在做数据分析工作的初期甚至以后的很长一段时间内,我们所需要的数据都是存储在相应的数据库中,而学习数据库主要就是让我们学习和掌握SQL语句,这些语句能让我们更快更方便的对数据进行查询,并且SQL和编程之间有很多也是相通的,学好了SQL,对于下一步学习编程也是大有帮助。在这里呢,笔者强烈推荐《SQL必知必会》这本书给大家,书中的内容通俗易懂,实在是学习数据库和SQL的不二选择。
在掌握了统计学基础以及数据库的相关知识后,我们就需要学习最重要也是相对最难的一环——编程了。这里笔者推荐大家学习的编程语言是Python,因为Python正在越来越广泛的应用在大数据的各个层面,当然除了Python之外,R语言也是非常不错的选择。而关于学习Python,笔者为大家推荐的书为《利用Python进行数据分析》,这本书涵盖的内容比较多,对于初学者来说是一本非常不错的工具书。
数据分析行业说难也难,说简单也简单,需要我们学习和掌握的技能相对来说并没有开发人员那么多,因此相对来说数据分析的行业门槛会低一点,但是想要入行也需要我们对相关知识好好进行学习,希望大家能从这篇文章中获得一些帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19