京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
谈一谈到底该如何学习数据分析
看到不止一个QQ群里面的有很多人都问过如何学好数据分析,这个一个比较大的命题,很难一两句话弄说的明了,所以这个的问题很难在QQ群里得到一个满意的答案。好吧,那我就以一个这方面的从业者的身份来说一说怎么学习,当然有一点要说的是每个人的思想、方法和经历都是不一样的,我这里所说的不一定是对的也不一定适用于每一个人。
先说一下数据分析。数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂,从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析,但是做的事情却相差甚远,当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称,重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传,咱们谈谈如何学习数据分析。
1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,他包含的比较多,主要有统计学、社会学、数学、信息处理等等。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。学习基础知识没有一蹴即就的方法,因为基础,所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展,希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。
2、软件操作:从事数据分析方面的工作必备的工具是什么,我的回答一定是OFFICE(excel、word、powerpoint……),如果连excel表格基本的处理操作都不会,连PPT报告都不会做,那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。但OFFICE并不是全部,要从在数据分析方面做的比较好,你必须会用(至少要了解)一些比较常用的数据分析软件工具,比如SPSS、SAS、水晶易表等等。
3、行业知识与工作经验:这部分知识怎么说呢,要是说在书本上一点学不来那也是骗人的,但是能真正拿为己用的,多是自己在实际的工作过程中经历的学到的。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,比如互联网、电商、金融、电信、制造业、零售业等等都是数据分析需求大户,你不可能每个行业都很懂,但是你可以在一个行业很懂,这个懂则需要在工作过程中慢慢积累。
打个形象的比喻,成为一个数据分析精英好比成为一个武林高手(不少朋友应该都看过武侠电影),武林高手必备的两要素:浑厚的内功和华丽的招式。那基础知识和行业内的经验就好比这浑厚的内功,及时你不会作出什么东西来也能保证别人忽悠不倒你,因为你已经是内行了;相对的,各种软件操作就好比华丽的招式,各种各样的输出报告就像“致命”的一招一式。
1、看书
这我看来要全面系统的掌握知识,最好的办法就是看书,看书只有看对书,没有看错书,选择了一本能大幅提高自己能力、思想的书就是看对书。再此,我就不做书籍推荐了,每一块都有不少经典的好书,但是我可以告诉你一个找书的好方法,那就是在网上书店搜索相应的关键词,比如你想找统计学方面的书,那你就搜“统计学”,想看EXCEL方面的书就搜“EXCEL”,你会搜到很多相关的书籍,你可以查看书籍的目录介绍和相关的评价看是否适合你。
2、逛专业的网站
另外一个就是经常逛一些在数据分析方面的论坛、博客。所谓逛,跟逛街一样,我不需要东西同样可以去逛街。所以即使你不想去找某个问题的解决方法同样也许要去逛,因为那里有很多也数据分析方面的知识、见解,很多内容都可能会让你受益匪浅,同时还可以关注到高手大牛以及行业的一些动态。
3、学会向搜索引擎要答案
一个懂得学习人必须是懂得提问的人,那回答你问题的人在哪里,不在现实中就在网络上。当你遇到难以解决的问题时,建议首先找一找手头上的书本能不能帮你解答。如果不能那请你在google、百度上去搜吧,很多问题十有八九在网上可以找到答案(当然那些答案并不一定是再好最优的),如果搜索不到答案,好吧,我承认你的疑问有点小偏了,那就去相关的QQ群或身边的同事朋友那去问吧。
此外,在软件操作方面学会想操作手册要答案
很多关于软件工具的书籍都只是将最主要的操作方法写出来,对于个人而言对一款软件的使用也只是小部分功能,而软件操作手册不一样,它就是软件的使用说明书,每个细致的功能点都会写进去,可以说是最全面的软件字典,在操作手册中几乎可以找到所有的操作方法。
为什么这样安排顺序?
在我看来书本上的答案要比网上的要靠谱,这个靠谱不是说网上没有好的答案,只是说在没有甄别能力的前提下,你看不出哪个答案是最好的。而书本不一样,写书人的知识水品通常要比写出来的书的知识水品要高,书上给出的解答虽说不一定是最好的,但一定不会差到哪去。
为什么要把搜索引擎放在第二位?
因为搜索引擎可以找到几乎全网的内容,一句话概括就是搜到的东西全。学会使用搜索找问题答案是一种能力,是一种方法。
如果以上方法都找不到的话,就只能向朋友网友求助了。
为什么说QQ群不是解决问题(一些非常灵活的问题除外)好办法?
一是,群里确实有高手,但是高手通常都很忙,如果一两句话能解答你的话,他们很乐意帮你解答,如果不是一两句话能说清的,他们通常会沉默;
二是,群里虽然有高手,但是菜鸟也不少,与其得到一个错的结果,不如不问。
你可能要问那QQ群有什么用,我的回答是:解决灵活性问题,交流学习心得,了解他人的动态。
向身边朋友同事请教是本着求人不如求己原则下来说的,如果朋友热情并且自己知道答案的话,肯定会告诉你,及时不知道有时也会帮你找一找解决办法,还有一点是向朋友请教往往还能起到沟通感情的作用。但是有一点,大家工作都很忙,能不去麻烦别人最好还是不去麻烦。
好了,写了这么多也没给大家一点知识性的内容,但都是我个人的一点看法和经验之谈,不妥的地方请同行朋友们多多指正。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10