- 如何学习数据分析？
如何学习数据分析？
学习数据分析可以遵循以下步骤：
- 学习基础数学和统计学知识。从零成数据分析需要掌握一定的开始数学和统计学知识，包括概率、学营销国信营销中心电行业销售***设检验、际国际短回归分析等。话助好
- 学习数据分析工具。达人短信掌握一些数据分析工具，国际如Excel、从零成Python、R等，可以帮助你更好地进行数据分析。
- 学习数据可视化。学习数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，更加直观地展示数据分析结果。
- 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例，可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
- 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程，可以加速学习过程并且获得实践经验。
- 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等，可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
- 实践练习。通过实践练习，将学到的知识应用到实际项目中，进一步巩固和提高数据分析能力。
一、数据分析前世今生
（图片来源网络，侵删）近年来，越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位，无非可以分为技术类和非技术类，技术类要运用算法搭建模型，非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。
二、数据分析的未来
不要把自己单纯地定义为一名数据分析师，企业不乏做表的（初级数据分析师）、搞模型的（高级数据分析师），财务做报表更厉害，程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能，就和PPT、Excel一样，它是来***工作的，而不是工作的全部。
（图片来源网络，侵删）三、学习路线
技术：
Excel
（图片来源网络，侵删）SQL
谢邀
现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。
可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。
大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。
目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。所以，随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。
以上就是本人对大数据的看法，喜欢的可以加个关注，点个赞。
很高兴回答您的问题。
作为一个数据分析师，结合工作我谈谈我自己的看法。
首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。
其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。
再次，学习各种软件。Excel是最最最基本的工具，各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧，个人认为SPSS更容易上手，当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握，很强大的工具，清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告，不管文字功底、概括能力、审美能力，都是有要求的。
最后，模型学习，这个没的说，要知道每个模型是用来干什么，比如决策树做画像是经常会用到的。
特别想说一点，数据分析不能只看数据，还要相对了解业务，脱离业务的数据分析什么都不是。
希望对您有帮助。
对于普通用户来说，以下是一些学习数据分析的建议：
- 了解基础知识：首先，学习数据分析需要掌握一些基础知识，例如数据类型、数据结构、基本统计学概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通过在线课程、教科书或参考书籍来学习这些基础知识。
- 学习统计学和数学知识：数据分析需要涉及到很多统计学和数学的概念，例如概率、***设检验、回归分析等等。因此，建议在学习数据分析前，先学习一些基础的统计学和数学知识。
- 使用数据分析工具：了解如何使用数据分析工具是学习数据分析的关键。Excel 是一个常见的工具，而 Python 和 R 则是比较流行的编程语言。学习如何使用这些工具，并掌握一些基本的编程技能可以让您更快地进行数据分析。
- 实践练习：理论学习和工具使用只是学习数据分析的第一步，更重要的是通过实践练习来掌握数据分析的技能。可以通过实际的数据分析项目来练习，例如使用 Excel 或 Python 对数据集进行分析。
- 加入社群：加入数据分析社群可以与其他学习者交流经验，并学习其他人的技能。可以通过在线社群、网络论坛或参加数据分析培训班来了解更多相关知识。
- 选择合适的 BI 工具：根据您的数据分析需求，选择合适的 BI 工具。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具进行数据分析可以大大简化您的工作流程，并提高您的数据分析效率。如果您需要学习使用 BI 工具，请考虑参加培训课程或在线教程。
学习数据分析需要一定的时间和精力， 通过坚持不懈地学习和实践， 可以掌握这一重要的技能，并且走向高薪数据分析，数据挖掘，数据开发等岗位。
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