如果您计划成为一名数据分析师,目标是提升数据获取、数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆,完全零基础的你从哪开始学习?视频下载了很多,无法坚持学习? 经常遇到问题,却得不到及时解决,浪费大量宝贵时间。CDA数据分析研究院的老师指导您零基础入门数据分析,以下将针对零基础学员介绍数据分析的流程。
第一:锻炼数据分析思维
核心数据分析思维:
1.结构化:
也叫做金字塔思维,把需要分析的问题按照不同方向分类,然后不断拆分细化问题,全方位思考问题。首先把所有能想到的论点先列出来,然后再整理归纳成金字塔模型。可以用思维导图整理分析思维。
2.公式化:
以上整理出来的论点往往会存在数量关系,使用加减乘除计算,将这些论点进行量化分析,从而验证论点。
3.业务化:
业务化指熟悉业务情况,结合该项目具体业务进行分析,并且能让分析结果进行落地执行。用结构化思考+公式化拆解得出的最终分析论点表示的是一种现象,不能体现产生结果的原因。所以需要继续去用业务思维去思考,站在业务人员或分析对象的角度思考问题,深入研究出现这种现象的原因或者通过数据推动业务。
增加业务思维方法:贴近业务,换位思考,积累经验
数据分析的思维技巧:
在数据分析中,三种核心数据分析思维是框架型的指引,实际应用中还是需要很多技巧。7种数据分析技巧,分别是象限法,多维法,假设法,指数法,二八法,对比法,漏斗法。
第二:统计学知识准备
数据分析要求数据分析员有一定的统计学基础,包括对数据进行简单的统计分析,进而从数据中发现问题解决问题。推荐书籍:《线性代数应该这样学》,《普林斯顿微积分读本》,《统计学》(贾俊平著),《统计推断》
对于数据分析师来说,以下部分是这四天最重要的:函数,线性变换,导数及其应用,矩,抽样分布,最大似然估计,假设检验,线性回归。因此请同学们集中精力优先攻克以上内容。
对于数学基础薄弱的同学,学习有以下难点:
1.长时间没有接触和使用数学,尤其大学学过的知识时间太长遗忘太多,导致计算能力偏弱。
2.数学思维仍保持在初等数学范畴,导致无法理解课程中的一些概念与公式。
3.学过的概念与计算很快就忘掉了,导致以后无法应用这两天所学的知识。
CDA老师给大家提供的解决方案:
1.做好预习工作。对于基础不是很好的同学,从网上找一些高中数学的知识点梳理,看一遍就能快速回忆起之前所学。
2.高等数学由于引入了极限等概念,确实会有一些反直觉的知识存在。建议同学们保持多角度获取知识的好习惯,遇到不会的知识点尝试去搜索各种角度的解释。很多时候当思考角度改变的时候会有茅塞顿开的感觉。
3.数学是需要练习的,请大家一定花时间自己动手推导与计算。
第三:使用Excel进行数据分析
对于没有经验的你,Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。CDA数据分析研究院的老师整理了excel在数据分析中主要用到的功能如下图:
第四:使用SQL进行数据分析
在数据分析的招聘中,SQL是必考的能力之一。为什么要学SQL呢? Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,但是在大数据时代,数据量比较大,公司的数据都放在数据库中,这时候就需要学习操作数据库的语言SQL。
数据分析师需要掌握SQL的查询功能和利用SQL进行简单的数据分析。
第五:选择一门编程语言
Python或者R语言,这一点是必备项也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。
对于R和Python,我们应该使用哪种语言,已经争论很多年了,至今没有定论...... 事实大概是Python的主要功能是编程,除了单纯的数据分析,在很多领域还有广泛利用,所以就业市场上对Python的需求是远大于R。
R主要侧重统计功能,在统计方面显示出了很多的优势,用R做单纯的数据分析还是妥妥的稳稳的。但是往数据科学方向走的话,R就有点顶不住了,轮到Python扬眉吐气了......
是否具备编程能力,是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。以下以python介绍语言学习的路径:
Python则是万能的胶水语言,适用性强,可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。Python学习导图:
第六:业务知识
Excel,sql语言,统计学,编程语言都学习完之后,你是否有这样的困惑:知道excel、sql,却不知道该如何分析问题?手里拿了一堆数据,却不知道怎么分析?业务部门不满意,总觉得分析不深入?面试中针对一个企业的数据分析场景应该怎么去分析?没有工作经验不懂怎么结合企业业务做系统的分析? 不管是面试,还是工作中,业务知识是必须的内容。业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限,数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务,也必须懂业务。
按照以上六点坚持学习,零基础的你会很快打开数据分析的学习道路。CDA数据分析研究院老师也会帮助您了解更多关于数据分析的学习方法,帮助您在数据分析道路上少走弯路,快速学习数据分析思维,早日成为一名数据分析师。不要惧怕零基础,不要担心自己不行,只要有心开始,一切不算太迟——我信故我在,我信故我成功。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14