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如何自学成为数据分析师

统计学相关知识 统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。 EXCEL 不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。

学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。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，不然到了公司就一脸懵逼啦。

一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。

自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。网课：看网课学习，和自己差不多，比较好点的就是有老师讲解知识点，但是学习的话还是要靠自觉。

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

正确规划数据分析学习路径从而自学，也要从数据分析能力入手，学习的内容包括但不限于数据分析思维、统计学知识、数据分析技术、数据建模能力以及可视化能力。数据库语言SQL SQL语言作为一门编程语言，是数据分析师的必备能力，也是数据分析师必须要熟练掌握的基本功，可以作为数据分析的入门学习内容之一。

如需查找历年统计数据最好使用什么类工具书

1、c 年鉴 年鉴是以全面、系统、准确地记述上年度事物运动、发展状况为主要内容的资料性工具书。汇辑一年内的重要时事、文献和统计资料，按年度连续出版的工具书。

2、年鉴。年鉴是按年代顺序用表格形式编制的查考时间或大事的工具书。年鉴检索工具中可以得到历年的统计数据。检索工具是用于报道、存储和查找文献线索的工具和设备的总称。

3、经百度题库查询，这个最好用中国房地产统计年鉴。中国房地产统计年鉴是由中国城市房地产协会编制的一本反映中国房地产行业发展状况的年度性统计资料大全，可以通过年度、主题等方式检索到相关的统计信息。除了这种检索工具书，你还可以用另外两种工具书检索：中国统计年鉴。

4、百科全书：如《中国大百科全书》和《新不列颠百科全书》，是知识的综合汇总，适合查找概念、定义和一般事实性问题。《计算机科学技术百科全书》和《科学家传记百科全书》等专业领域的百科全书也非常实用。

5、字典和词典：这是最常见、最基础的工具书类型。字典主要解释字的含义、读音、用法等，如《新华字典》、《康熙字典》等。词典则专注于词汇的解释，包括词义、词性、用法、例句等，如《现代汉语词典》、《牛津高阶英汉双解词典》等。

如何快速成为数据分析师

技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。

你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。

培养对数据的兴趣及敏感度 不是看到一行行的数字就头大，选择直接跳过？还是愿意花些时间研究这些数字背后意味着什么？培养自己良好的表达能力 数据分析师有个天然的优势，能够直接和老板打交道，这就要求你能站在老板的层面来表达。把一堆堆的数据，很好的呈现给业务人员，帮助他们做出正确的决策。

沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。技术能力 我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。

大数据主要学什么

大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。数据分析基础 统计学：统计学是数据分析的基础，学习统计学可以帮助理解数据的特征、分布以及变异性。数学基础：线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法。

大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据专业主要学习与大规模数据处理、分析和应用相关的知识和技术。数据基础 大数据专业学习的第一个重点是数据基础知识，包括数据结构、数据库原理、数据管理和数据挖掘等。学生需要了解不同类型的数据结构，如数组、树、图等，以及常用的数据库系统和数据挖掘算法，为后续的大数据处理和分析打下基础。

大数据专业主要学习数据采集、存储、处理和分析等方面的知识。大数据专业的核心课程 大数据专业涉及多个核心领域，主要学习内容包括： 数据科学与大数据技术基础：这是大数据专业的入门课程，涉及大数据的基本概念、技术发展和应用前景。

大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。

大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

想成为数据分析师学习流程是怎样的?

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。

技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。

数据收集是数据分析的最根柢操作，你要分析一个东西，首要就得把这个东西收集起来才行。因为现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等东西，它们都能通过简略的配备结束杂乱的数据收集和数据聚合。二，数据预处理 收集好往后，我们需求对数据去做一些预处理。

数据挖掘挑战赛跟深港杯哪个含金量更高?

理论上跟深圳杯平级。“泰迪杯”全国大学生数据挖掘挑战赛是由中国产学研合作促进会指导，中国高校大数据教育创新联盟及泰迪杯数据挖掘挑战赛组织委员会主办，广州泰迪智能科技有限公司及人民邮电出版社联合承办，广东省工业与应用数学学会和出题企业协办的面向全国在校研究生和大学生的群众性科技活动。

全国大学生统计建模大赛：由浙江财经大学承办，中国政府统计研究中心协办。旨在营造学习统计知识、应用统计技能的良好氛围，提高大学生数据挖掘、数据分析等能力。该竞赛的含金量为★★★。“深圳杯”数学建模挑战赛：是全国大学生数学建模竞赛活动的延伸，由全国大学生数学建模竞赛组委会组织。