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1. 如何学习数据分析？
2. 大数据分析应该掌握哪些基础知识？

如何学习数据分析？

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。

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。

一、数据分析前世今生

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。

三、学习路线

技术：

• Excel

• SQL

• Python/Spss

• 可视化

理论：

• 数据分析思维和方法

• 统计学

• 对业务的理解

四、推荐书籍/网站

以下推荐的书籍和网站绝无任何广告嫌疑，只是自己觉得还不错分享给大家。

1、Excel学习：

没有什么推荐的书籍和网站，网上有很多大神的教程，如果时间充裕，就系统的学习一下，如果时间紧张，就用临阵用度娘也是可以解决问题的，当然，学什么都最好能够系统地学习。要记住一点，我们是用Excel进行数据分析的，所以应当从数据获取、数据处理、数据分析和输出几个方面来学习Excel。

之前的文章也有写过这方面的：

用Excel做直方图（1）：随机数发生器

用Excel做直方图（2）：频率分布直方图

用Excel做控制图

2、SQL学习

建议去W3Sschool自己学习，非常详细，附网址，。如果想要练习的话，可以从SQLZoo去练习，在线版的SQL练习教程，。书的话《SQL必知必会》还不错，很精简，基本可以满足日常表的查询和维护了，想要不仅满足于查询的话，还可以参考《深入浅出MySQL》，数据库开发、优化与管理，600多页。

3、Python学习

对于非程序员出身的新手小白来说入门很简单，精通还是不容易的。如果你仅仅是停留在用Python进行数据处理和分析的阶段上，建议《利用Python进行数据分析》这本书非常不错，不要去学python开发、python编程之类的书，Python可以用来做很多事情，但对于数据分析师而言，我们可能不需要用Python来开发什么游戏、网站等，我们只需要进行数据控制、处理、整理和分析即可，系统地学一下python中的数据科学库是非常有必要的，如：Numpy、pandas等。

4、可视化

有很多可视化的工具，用Excel可以实现可视化，powerBI、Tableau、Python也可以可视化。工具的选择是一方面，另一方面是对于图表的理解，什么场合适用什么样的图表。

用Excel做排列图

5、数据分析的思维和方法

参考书籍《深入浅出数据分析》，把道理方法讲的很透彻的一本书，对于深入理解底层逻辑很友好。《谁说菜鸟不会数据分析》系列，主要是对于方法和工具使用的学习。可参考之前的文章 数据分析方*** 来大概了解。

6、统计学

《深入浅出统计学》非常棒的一本书，对于统计学的基本概念的解释非常直白到位，让小白能够清楚地理解这个公式为什么是这样子的，而不是直接摆公式。底层逻辑明白后，可以参考李航的《统计学习方法》，这是大学课本，有时间的话还是应该好好研究一下系统逻辑的。

7、对业务的理解

推荐《数据挖掘与数据化运营实战》，这本书对业务与数据分析怎么结合有很详细的说明和实例。

学习数据分析可以遵循以下步骤：

1. 学习基础数学和统计学知识。数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识，包括概率、***设检验、回归分析等。
2. 学习数据分析工具。掌握一些数据分析工具，如Excel、Python、R等，可以帮助你更好地进行数据分析。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。

对于普通用户来说，以下是一些学习数据分析的建议：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。

大数据分析应该掌握哪些基础知识？

1，计算机语言：python语言，Java语言二选一。！提示（想要处理千万级别的数据量，还是得会J***a语言）2，基本的高数知识，线性代数知识，概率论知识。3，对常用的数据类型要能进行灵活转换，数据结构是基础。4，数据处理，万级数据量，可以选择使用Excel。十万级数据量可以使用python。更大数据量使用J***a处理。5，可视化，有Excel，echarts，pyecharts，html这些方式，根据数据量的大小来自行选择。6，最后，希望我的回复能对您有所帮助，祝你成功！

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。

建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

其实动漫也是属于设计类的。设计包括动漫设计、产品设计、建筑设计、数字多媒体设计等等专业。没有哪个目前可以打包票说学了就好的，出来社会就有多牛的，但是如果说要学的比较全面的话，还是要学设计多一点，毕竟很多设计理论的东西，动漫是接触不到的，只能说动漫设计会更加专业一点。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

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