本文目录

1. 零基础如何入门数据分析
2. 大数据主要学习什么内容有什么要求和条件
3. 自学数据分析师需要从哪里入手
4. 数据分析师需要懂编程吗

零基础如何入门数据分析

零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。

1、Excel公式

2、数据透视表

3、Excel图表

接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。

统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。

分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。

因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。

在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。

另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。

1、Python/R

Python和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python。

2、ExcelVBA

虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能，但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等，而借助于VBA代码，可以很方便地处理这些问题。

回答完毕！

大数据主要学习什么内容有什么要求和条件

学习大数据需要掌握以下内容：

要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：

需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。

自学数据分析师需要从哪里入手

自学数据分析师需要从哪里入手？

互联网行业在快速发展，“互联网＋”概念的提出标志着互联网已叩响“万物互联时代”的大门。在这个时代，大数据渗透于各行各业，掌握数据核心价值成为企业脱颖而出并取得胜利的法宝。

越来越多的企业承认竞争优势与大数据有关，由此，数据分析师这一职业逐渐得到认可并受到追捧。世界500强企业中，有90％以上都建立了数据分析部门。在国内，已有超过5６％的企业在筹备和发展大数据研究，据有关部门预测未来5年，94％的公司都将需要数据分析专业人才，大数据就是下一个ＩｎｔｅｌＩｎｓｉｄｅ，未来属于那些能把数据转换为产品的公司和人群。

优秀的数据分析师已经成为促进各行各业发展，推动国家经济进步的重要人物。但我国针对数据分析的研究起步晚，市场巨大，职位空缺现象十分严重。

1、数据分析师的定义

谈起数据分析师，很多人都认为其职位高高在上，不可企及，但实际并非如此。让我们从案例出发来探索其内在含义，数据分析最经典的案例便是“啤酒与尿布”，沃尔玛超市将Ａｐｒｉｏｒ算法引入Ｐｏｓ机数据分析发现，美国年轻的父亲去超市为婴儿购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样便使尿布和啤酒这两样看似不相干的商品有了某种联系。于是，沃尔玛尝试将两种商品摆放在同一区域，进而取得了意想不到的良好销售收入。可见，数据分析是运用适当的方法对收集来的大量数据进行分析整理，筛选有价值的信息并形成相应的解决方案以帮助人们作出判断，采取适当行动的过程。

2、数据分析师的层级分类

经对多家招聘网站数据分析师的招聘信息进行分析研究，发现目前数据分析师大体分为三个层级：传统行业的数据分析师、互联网初级数据分析师、互联网高级数据分析师。

第一层级传统行业的数据分析师，主要工作是整理、处理数据，专业技能只要具备一定的数学和统计学知识储备即可；

第二层级是互联网初级数据分析师，职位要求在传统数据分析师的基础上掌握少数的计算机工具譬如ＳＰＳＳ、ＳＱＬ等，从职人员需具备一定的数据敏感度和逻辑思维能力，能够对数据源进行分析并能制作数据报表；

第三层级互联网高级数据分析师，这是一类复合型人才，要熟悉业务环境并能与技术相结合解决企业实际问题，并掌握数据挖掘常用算法和一系列相关的分析软件，他们的工作与企业发展密切相连，拥有一名优秀的数据分析师的企业将拥有与同行业竞争的资本。

3、数据分析师的能力需求

数据分析师的工作分为采集、存储、筛选、数据挖掘、建模分析、优化、展现、应用等一系列过程。接下来从主要步骤详细分析数据分析师的能力需求。

数据挖掘过程即从海量数据中提取潜在的有价值的信息，要求数据分析师掌握一系列相关分析方法譬如聚类分析、关联分析、等并能熟练运用数据挖掘算法和相关工具；

建模分析即对数据抽象组织，确定数据及相关性的过程，在此基础上要掌握譬如决策树、神经网络、Ｋ-ｍｅａｎｓ算法、ＳＶＭ等至少一种相关算法；

展现过程要求具备数据整理、数据可视化、报表制作能力，熟练应用Ｄ3、Ｖｅｇａ实现数据可视化，并能运用Ｒ和ＤａｔｅＷａｎ-ｇｌｅｒ工具将原始数据转化为实用的格式。

1、国外数据分析师的培养现状

在国外，无论是学术研究还是企业部门，数据分析已发展到较为成熟的地步。斯坦福大学的研究成员着手开发ＭＥＧＡ(现代动态网络图像分析ＭｏｄｅｒｎＧｒａｐｈＡｎａｌｙｓｉｓｆｏｒＤｙｎａｍｉｃＮｅｔｗｏｒｋｓ）并与多家媒体公司紧密合作，研究社交媒体中的用户行为，建立模型并探究其中的规律；哥伦比亚大学已开设了《数据科学导论》和《应用数据科学》课程，从2013年秋季起开设“数据科学专业成就认证”培训项目，并于2014年设立专业硕士学位和博士学位；华盛顿大学开设《数据科学导论》课程，并对修满数据科学相关课程学分的学生颁发数据科学证书。数据分析师在国外已引起了充分的重视，他们均衡分布在各行各业，运用掌握的专业知识并结合相关思维为自身、企业乃至社会的发展做着不小的贡献。

2、国内数据分析师的培养现状

近年来，在国内，大数据的概念虽被媒体和行业广泛提及，但数据分析算是刚刚起步，数据分析师的培养课程未得到普及，我国目前将数据分析纳入教学体系的高校寥寥无几，开设相关课程并取得一定成果的有：香港中文大学设立“数据科学商业统计科学”硕士学位；复旦大学开设数据科学讨论班，于2010年开始招收数据科学博士研究生；北京航空航天大学设立大数据工程硕士学位；中国人民大学统计学院开设数据分析方向应用统计硕士。和国外相比，我国数据分析师的人才培养机制还未成熟，高校教育仍存在各种各样的问题，譬如，大学生虽然从多门课程中接触到与数据分析相关内容，但各门课程的教学资源未能实现有效的整合。互联网环境下，大数据带来的是一场革命性的变化，若想把握机遇，实现国家经济革命性发展，首要任务就是数据分析师的培养。

数据分析师作为新时代新兴起的高薪职业，对人员的能力要求是相当高的，下面将根据数据分析师的定义、能力需求并结合互联网环境的时代背景，对数据分析师的成才途径作出详细的分析。

1、思维变革，数据分析师成才的前提

首先要在思维方面有所改变，培养自身数据思维、多模式思维、逻辑思维和结构化思维。

①数据思维，即量化思维，对数据具有独特的敏感度，相信一切事物皆可量化；

②多模式思维，即构造多种想法和解决思路，拓宽思维，从多角度出发，以寻求最优的解决问题的方案；

③逻辑思维，在错综复杂的海量数据中要有缜密的思维和清晰的逻辑推理能力才能按照自己既定的目标有效解决问题；

④结构化思维，即系统性思考问题，深入分析内在原因，能够制定系统可行的解决方案。

2、技能变革，数据分析师成才的工具

作为一名优秀的数据分析师若想在互联网环境下对海量数据进行有效的管理，就要努力学习相关的专业技能。

①要掌握多种机器学习方法，不断学习相关软件应用，譬如，Ｊａｖａ、Ｐｙｔｈｏｎ、ＳＱＬ、Ｈａｄｏｏｐ、Ｒ等等，这将成为数据分析全过程的辅助工具；

②掌握一定的心理学知识，能够很好的分析和解释客户行为；

③掌握业务能力及管理能力，在以上基础上，最核心的是要掌握一定的业务能力和管理能力。

3、素质变革，数据分析师成才的保证

在个人素质方面，互联网时代对数据分析师的要求增多，若想成为优秀的数据分析师就应不断学习完善以下素质能力：对工作的态度严谨认真，对数据的变化时刻保持敏锐的洞察力，对方法的运用保持一定的创新性，对团队保持团结合作之心，能与顾客沟通交流并及时了解他们的需求。

4、深入实践，数据分析师成才的动力

数据分析师的职责是帮助企业挖掘市场价值、发现机遇、准确进行市场定位并从海量数据中找出问题，提出解决方案。因此，在数据分析师的成才道路上，实践是必不可少的。相关人员要在掌握理论的基础上，敢于应用于实践，充分考虑数据中存在的价值和风险。使自我能力在实践中不断改进和完善。

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数据分析师需要懂编程吗

我是从事数据挖掘方向得职业，但是因为感觉在实际项目应用中很多对数据挖掘、深度学习等需求虽然比较大，但是有些数据满足不了条件，所以想转数据分析方向。

从我自身接触过的项目来说，数据分析要求最重要得是两点：一是面向业务得数据分析，也就是需要懂得具体的业务，第二个对数据可视化要求还挺高的。对于是否懂编程我觉得具体看实际需求，比如数据量的大小、是否用数据库，其实即便是用到数据库，只要会用常用的sql语句我觉得就可以了，有一些可能通过excel这种就能够实现。

以上是我个人的一点看法，不喜勿喷，欢迎交流。

好了，关于数据领域专家建议书怎么写和大数据主要学习什么内容有什么要求和条件的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！