数据分析好学吗?

如题所述

说实话数据分析并不容易,但是一项技能的学习都是从零开始的,所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识:

    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。

通过以上介绍,问题答案就显而易见了,数据分析入门简单,但是深入学习就没有那么容易了。

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第1个回答  2022-03-02
一项技能的学习都是从零开始,数据分析入门简单,但是深入学习就没有那么容易。建议报个专业且高质量的培训机构,可以省很多时间,少走很多弯路。推荐选择十方融海。十方融海助力用户在数字时代实现兴趣与技能双向提升,进而实现职业自由。

数据分析所需要掌握的知识:
1、数学知识:对于初级数据分析师来说,需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。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。
2、分析工具:对于分析工具,Python、SQL是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,以及可视化工具Power BI等。
3、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。

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说实话数据分析并不容易,但是一项技能的学习都是从零开始的,所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识:

    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。

通过以上介绍,问题答案就显而易见了,数据分析入门简单,但是深入学习就没有那么容易了。

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2021-03-01·TA获得超过920个赞知道小有建树答主回答量:采纳率:72%帮助的人:19.9万我也去答题访问个人页

你好,数据分析是否好学,这个需要看个人基础和老师教学情况而定。

如果个人数学比较感兴趣或者底子比较好,数据分析还是很好学的。

数据分析在现实生活、工作中的应用还是比较广泛的。

数学的老师如果方法得当或者讲课风趣幽默,也是可以让学生收获很多的。

所以,数据分析是否好学还是需因人而异的。

第2个回答  2021-09-17
数据分析入门简单,但是深入学习就没有那么容易了。数据分析并不容易,但是一项技能的学习都是从零开始的,所以首先了解数据分析所需要掌握的知识:

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

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第3个回答  2022-03-02
一项技能的学习都是从零开始,数据分析入门简单,但是深入学习就没有那么容易。建议报个专业且高质量的培训机构,可以省很多时间,少走很多弯路。推荐选择十方融海。十方融海助力用户在数字时代实现兴趣与技能双向提升,进而实现职业自由。

数据分析所需要掌握的知识:
1、数学知识:对于初级数据分析师来说,需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。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。
2、分析工具:对于分析工具,Python、SQL是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,以及可视化工具Power BI等。
3、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。

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第4个回答  2022-03-27
数据分析不好学。强烈不建议自学数据分析。
如果你有一定的基础,相对来说不会太难,因为有一定基础相对来说理解起来会稍微容易一些,但是如果是零基础的,自学起来也会相对吃力一些,费时费力,还是不太建议自学,可以找一个靠谱的培训班,系统的进行学习。
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