python必知必會

⑴ python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智慧呢請盡量詳細點！

階段一、人工智慧篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向對象編程基礎
3、變數和基本數據類型
4、Python機器學習類庫
5、Python控制語句與函數
6.、Python資料庫操作+正則表達式
7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發
階段二、人工智慧篇之資料庫交互技術
1、初識MySQL資料庫
2、創建MySQL資料庫和表
3、MySQL資料庫數據管理
4、使用事務保證數據完整性
5、使用DQL命令查詢數據
6、創建和使用索引
7、MySQL資料庫備份和恢復
階段三、人工智慧篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
階段四、人工智慧篇之Python高級應用
1、Python開發
2、資料庫應用程序開發
3、Python Web設計
4、存儲模型設計
5、智聯招聘爬蟲
6、附加：基礎python爬蟲庫
階段五、人工智慧篇之人工智慧機器學習篇
1、數學基礎
2、高等數學必知必會
3、Numpy前導介紹
4、Pandas前導課程
5、機器學習
階段六、人工智慧篇之人工智慧項目實戰
1、人臉性別和年齡識別原理
2、CTR廣告點擊量預測
3、DQN+遺傳演算法
4、圖像檢索系統
5、NLP閱讀理解
階段七、人工智慧篇之人工智慧項目實戰篇
1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程
2、基於人工智慧與深度學習的項目實戰
3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發
4、AI法律咨詢大數據分析與服務智能推薦項目
5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目
6、AI大數據互聯網電影智能推薦

⑵ 零基礎可以培訓大數據分析師嗎會不會很難

零基礎是可以培訓大數據分析師的，不過要學習相應的知識才可以。

數據分析師屬於互聯網行業，所以先要學習一些相關的代碼。想做數據分析師，代碼只是第一步，只有熟練掌握代碼，才能在工作中更加高效，為日後的發展空間提供一份保障。推薦學習掌握的代碼有SQL、MySQL資料庫、Python基礎和Python數據分析，這些都是數據分析師所需要的必備技能。

對於零基礎的人來說，看書和做筆記可以對數據分析方面的內容了解的更加透徹明白。推薦學習數據分析所需要的書籍有：Python核心編程，掌握編程最基本的技能；MySQL必知必會，學會SQL語句；利用Python進行數據分析，掌握使用Python來做數據分析；通過Python數據分析與挖掘實戰，可以學習如何將商業問題轉化為數學問題。

最後要學習和掌握的就是Excel的基本操作，包括增刪改排篩、各類常用函數的使用、各類基礎圖表的製作以及數據透視表等，因為做數據分析師需要經常和數據打交道，需要將數據做成更直觀更易觀察表達的圖表，因此，Excel的基本操作必不可少。

想要了解更多關於大數據分析師的問題可以咨詢一下CDA認證機構，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

⑶ 學數據分析需要具備什麼基礎,零基礎好學嗎

Excel、SQL、Python是數據分析師必知必會的3個基本工具，下面一個個伏肆來看：

對於Excel的學習，如果意向的崗位不是那種純excel的數據分析師崗位的話，建議不需要花費太多時間在excel上，主要要掌握vlookup、透視表和一些常用圖表，不會的函數就直接網路。

SQL核心！sql一定要熟，完全沒有基礎的同學可以先看《sql必知必會》，了解sql的一些基本知識，增改刪查，主要看查詢的部分。看完這本書後你對sql的語法應該有了一些基本的了解，學會之後，還需要多加練習，推薦一個練習的網站，牛客網編程，強力推薦，可以自動批改sql正誤，純中文，還有題目講解。

相對上面兩個工具，python的學習難度會稍微大一些。python能幹很多事，對於數據分析師來說，主要應掌握基礎語法和數據科學的模塊，主要態侍包括pandas numpy 和機器學習庫sklearn等，

想要了解更多關於數據分析缺閉轎的問題可以到CDA認證中心咨詢一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

⑷ 數據分析如何入行

想要入行數據分析需要學習以下三種技能

1，SQL（資料庫）處理海量的數據，數據來源於資料庫，從資料庫取數據，何建立兩表、三表之間的關系，差咐想要的特定的數據等，而這些是需要SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

(4)python必知必會擴展閱讀

一、數據分析方向

數據挖掘方向：想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師很難，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少。利用數據挖掘進行數據分析常用的3個方法：分類、回歸分析、聚類等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

回歸分析：回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

業務方向：需要對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、襪鄭策略分析等等。

二、入門數據分析的參考書籍推薦

《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》。

⑸ python可視化利器：pyecharts

前面我們提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是數據可視化的利器，在機器學習和數據分析領域得到了廣泛的應用。 pyecharts 結合了 Python 和網路開源的 Echarts 工具，基於其交互性皮源褲和便利性得到了眾多開發者的認可。擁有如下的特點燃簡：

首先繪制第一個圖表：

數據分析中常見的微博轉發圖也是通過關系圖轉化來的：

其他的圖形示例可以在官方文檔中查詢： http://gallery.pyecharts.org/ 。

機器學習導論：什麼是機器學習
機器學習必知必會：凸優化
深入淺出機器學習演算法：XGBoost
機器學習必知必會：梯度下降法

Python數據分析：誰是2018當之無愧的「第一」國產電影
如何用python爬裂隱蟲實現簡單PV刷量——以CSDN為例
python腳本從零到一構建自己的免費代理IP池
[R]數據可視化的最佳解決方案：ggplot

秋招面試：零基礎拿到騰訊數據崗offer需要做哪些努力
股票市場中如何用數據思維跑贏九成的投資者
精算師證有多難考，怎麼准備？

[1] http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
[2] http://pyecharts.herokuapp.com/bar
[3] http://gallery.pyecharts.org/

⑹ 數據分析師必須掌握的數據結構有哪些

【導讀】對於數據分析工程師來說，數據結構是必知必會的，是數據分析師基礎學習的部分，在進行數據結構學習的時候，是繞不過的一個基礎，那麼數據分析師必須掌握的數據結構有哪些?今天我們要推薦的就是一份能夠幫助大家學好數據結構的書單，趕緊學起來吧!

1、大話數據結構

《大話數據結構》為超級暢銷書《大話設計模式》作者程傑潛心三年推出的扛鼎之作!以一個計算機教師教學為場景，講解數據結構和相關演算法的知識。

通篇以一種趣味方式來敘述，大量引用了各種各樣的生活知識來類比，並充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及到的一些經典演算法做到逐行分析、多演算法比較。與市場上的同類數據結構圖書相比，本書內容趣味易讀，演算法講解細致深刻，是一本非常適合自學的讀物。

2、趣學數據結構

本書基於C++語言編寫，從趣味故事引入演算法復雜性計算及數據結構基礎內容，涵蓋線性結構、樹形結構和圖形結構，包括鏈表、棧和隊列、樹和圖的應用等。本書內容還涉及數據結構的基本應用(包括各種查找、排序等)和高級應用(包括優先隊列、並查集、B-樹、B+樹和紅黑樹等)。

通過大量圖解將抽象數據模型簡單通俗化，語言表述淺顯易懂，並結合有趣的實例幫助讀者輕松掌握數據結構。

3、Python數據結構與演算法分析

了解數據結構與演算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與演算法。

本書是用Python描述數據結構與演算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類演算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。

4、圖解數據結構：使用 C++(其他語言版本也有)

這是一本以C++程序語言實戰來解說數據結構概念的教材。全書內容淺顯易懂，利用大量且豐富的圖示與範例，詳解復雜的抽象理論，從最基本的數據結構概念開始說明，再以C++工具加以詮釋陣列結構、堆棧、鏈表、隊列、排序、查找等重要的概念，引領讀者抓住重點輕松進入數據結構的學習領域。

《圖解數據結構：使用C++》內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本概念及應用，有效提升可讀性。以C++程序語言實現數據結構中的重要理論，以范常式序說明數據結構的內涵。強調邊做邊學，結合下載文件，給予最完整的支援。

在進行數據結構學習的時候，以上分享的數據結構的書單，大家可以有效利用起來，希望對大家有所幫助，另外，數據分析師是近幾年針對大學生的新興職業，所以對於大學生就業是很有幫助的，如果大家想要在這方面有所發展，不妨去努力學習一下，了解一下數據分析師的日常工作，考一個相關的證書。

⑺ 入門Python數據分析，請問看什麼書籍

如果你已經決定學習Python數據分析，但是之前沒有編程經驗，那麼，這6本書將會是你的正確選擇。

《Python科學計算》

從發行版的安裝開始，這本書將科學計算及可視化的常見函數庫，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都進行了較為詳細地介紹。由於涉及面太廣，可能對於單個函數庫來說還不夠深入，但是這本書能夠讓人快速上手，全面了解科學計算所用到的常用函數庫。進而在此基礎上選擇自己需要的函數庫進行深入學習，相對來說要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入門指南。整本書可謂是短小精幹，條理清晰，將Numpy的基礎內容講得清清楚楚明明白白。此書的作者還寫過一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》，但這本書相比於前者，就顯得結構有些雜亂，內容上也有些不上不下，如果要看的話，建議看完第一本再來看這本。在這里還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本，出版社也是蠻拼的，想方設法都要跟數據分析幾個字掛上鉤，就好像現在某些書總要扯上雲和大數據一樣。此外，還有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的書，可以作為SciPy的入門教程來學習（似乎還沒出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python進行數據分析》

這本書也是從numpy講起，側重於數據分析的各個流程，包括數據的存取、規整、可視化等等。此外，本書還涉及了pandas這個庫，有興趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《機器學習實戰》

Python機器學習的白盒入門教程，著重於講解機器學習的各類常用演算法，以及如何用Python來實現它們。這是一本教你如何造輪子的書，但是造出來的輪子似乎也不怎麼好用就是了。不過，對於立志要造汽車的人們來說，了解一下輪子的結構和原理，還是十分必要的。此外，打算閱讀此書之前，如果各位的高數線代概率論都忘得差不多了的話，還是先補一補比較好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《機器學習系統設計》

Python機器學習的黑盒入門教程。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話，這本書就是直接告訴你怎麼把輪子轉起來以及如何才能轉得更好。至於輪子為什麼能轉起來，請參閱上一本書。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》這本書來閱讀（暫無中文版）。這本書是針對Python的機器學習庫scikit-learn進行專門講解的一本書，100頁左右，可以作為官方文檔的拓展讀物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python處理金融數據的一本書，應該是中國人寫的，Packt出版，不過似乎現在還沒有中文版。比起前面幾本書，這本書專業性要強一些，側重於金融數據分析。這本書我還沒怎麼看，也寫不出什麼更詳細的介紹。之所以把它列出來，是因為在查資料的時候發現，O'Reilly年底似乎也准備出一本《Python for Finance》。看來Python真的是越來越火了。

⑻ Pandas 必知必會的18個實用技巧，值得收藏！

干凈整潔的數據是後續進行研究和分析的基礎。數據科學家們會花費大量的時間來清理數據集，毫不誇張地說，數據清洗會占據他們80%的工作時間，而真正用來分析數據的時間只佔到20%左右。

所以，數據清洗到底是在清陸梁洗些什麼？
通常來說，你所獲取到的原始數據不能直接用來分析，因為它們會有各種各樣的問題，如包含無效信息，列名不規范、格式不一致，存在重復值，缺失值，異常值等.....

本文會給大家介紹一些Python中自帶的Pandas和NumPy庫進行數據清洗的實用技巧。

這是讀取數據的入門級命令，在分析一個數據集的時候，很多信息其實是用不到的，因此，需要去除不必要的行或列。這里以csv文件為例，在導入的時候就可以通過設置pd.read_csv()裡面的參數來實現這個目的。

先來感受一下官方文檔中給出的詳細解釋，裡面的參數是相當的多，本文只介紹比較常用的幾個，感興趣的話，可以好好研究一下文檔，這些參數還是非常好用的，能省去很多導入後整理的工作。

當原始數據的列名不好理解，或者不夠簡潔時，可以用.rename()方法進行修改。這里我們把英文的列名改成中文，先創建一個字典，把要修改的列名定義好，然後調用rename()方法。

數據默認的索引是從0開始的有序整數，但如果想把某一列設置為新的索引，除了可以用read_csv()里的參數index_col，還可以用.set_index()方法實現。

另外補充，如果數據經過刪除或結構調整後，我們可以重置索引，讓索引從0開始，依次排序。

字元串str操作是非常實用的，因為列中總是會包含不必要的字元，常用的方法如下：

str.lower() 是把大寫轉換成小寫，同理，str.upper()是把小寫轉換成大寫，將示例中用大寫字母表示的索引轉換成小寫。

設置首字母大寫

str.replace("a", "") 替換特定字元。這里把列中的a去掉，替換成空字元。

去除字元串中的頭尾空格、以及\n \t。

str.split('x') 使用字元串中的'x'字元作為分隔符，將字元串分隔成列表。這里將列中的值以'.'進行分割。

str.get() 選取列表中某個位置的值。接著上面分割後的結果，我們用str.get(0)取出列表中前一個位置的數值，生成新的一列。

str.contains() 判斷是否存在某個字元，返回的是布爾值。

str.find("-")檢測字元串中是否包含"-"，如果包含，則返回該子字元串開始位置的索引值;如果不包含，則返回-1。

學完基本的字元串操作方法，我們來看一下如何結合NumPy來提高字元串操作的效率。
我們可以將Pandas中的.str()方法與NumPy的np.where函數相結合，np.where函數是Excel的IF()宏的矢量化形式，它的語法如下:

如果condition條件為真，則執行then，否則早備運執行else。這里的condition條件可以是一個類數組的對象，也可以是一個布爾表達式，我們也可以利用np.where函數嵌套多個條件進行矢量化計算和判斷。

接下來就要對列中的字元串進行整理，除了利用循環和.str()方法相結合的方式進行操作，我們還可以選擇用applymap()方法，它會將傳入的函數作用於整個DataFrame所有行列中的每個元素。

先定義函數get_citystate(item)，功能是只提取元素中的有效信息。然後，我們將這個函數傳入applymap()，並應用於df3，滾悄看起來是不是干凈多了，結果如下：

如果你沒聽說過它的話，我不得強調它的重要性。輸入下面的命令：

你會發現df1已經發生了改變。這是因為df2 = df1並不是生成一個df1的復製品並把它賦值給df2，而是設定一個指向df1的指針。所以只要是針對df2的改變，也會相應地作用在df1上。為了解決這個問題，你既可以這樣做：

也可以這樣做：

這個命令用於檢查值的分布。你想要檢查下「c」列中出現的值以及每個值所出現的頻率，可以使用：

下面是一些有用的小技巧/參數：

lsin () 用於過濾數據幀。Isin () 有助於選擇特定列中具有特定（或多個）值的行。
在SQL中我們可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (『A001』,『C022』, …)來獲取含有指定ID的記錄。如果你也想在Pandas中做類似的事情，你可以使用：

select_dtypes() 的作用是，基於 dtypes 的列返回數據幀列的一個子集。這個函數的參數可設置為包含所有擁有特定數據類型的列，亦或者設置為排除具有特定數據類型的列。

pivot_table( ) 也是 Pandas 中一個非常有用的函數。如果對 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那麼就非常容易上手了。

如果需要計算樣本的缺失率分布，只要加上參數axis=1

分為分組中有重復值和無重復值兩種。無重復值的情況。

先按Mt列進行分組，然後對分組之後的數據框使用idxmax函數取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引將行取出。有重復值的情況

對ID進行分組之後再對分數應用rank函數，分數相同的情況會賦予相同的排名，然後取出排名為1的數據。

介紹兩種高效地組內排序的方法。

用這種方式轉換第三列會出錯，因為這列里包含一個代表 0 的下劃線，pandas 無法自動判斷這個下劃線。為了解決這個問題，可以使用 to_numeric() 函數來處理第三列，讓 pandas 把任意無效輸入轉為 NaN。
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)

方法一：只讀取切實所需的列，使用usecols參數

方法二：把包含類別型數據的 object 列轉換為 Category 數據類型，通過指定 dtype 參數實現。

希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助，每天進步一點點，加油~

⑼ 不學習內卷就找不到工作數據

在」內卷化「的時代,所有事物都呈現出一種低水平的竟爭態勢，這不免讓我們所有身在其中的人感到迷茫和焦慮。在面對社會「內卷化」的大潮,我們要像喬布斯說的那樣"stay hungry,

stay foolish」,通過下面三個策略來避免長時間停留在簡單的自我重復,從而實現人生躍遷。

1.對抗「內卷」:在行動中積極反思,不斷自我進化

2.打破「內卷」：不斷提升自己的思維層次,開拓人生新局面

3.超越」內卷「:找到自身發展的第二曲線,讓自己在多元的成長中構建自身的護城河

」內卷「並不可怕,可怕的是,我們身於其中而不自知,鎖死在低效的自我重復中,虛度時光。

寫在前面
用了一年時間，我特么終於在數據分析行業站住腳跟了！！！

每當我看到「馬上畢業了，現在比較迷茫」、「不太喜歡本專業，想要轉行，不知道要做啥」之類的話，就好像看到了一年前的自己。和大多數人一樣，那個時候我也看不清自己的前途和未來，甚至一度以為自己要啃老。

所幸的是，我清楚的知道自己喜歡什麼和不喜歡什麼，也清楚地知道自己的長處和短板。所以最後我選擇了進入互聯網行業，選擇自己喜歡的東西至少我現在不會後悔當初的決定。

我是一個剛進入數據分析行業工作一年的初級數據分析師，目前處於起步階段，算是初窺門徑，接下來的目標是爭取兩年內做到中級數據分析師。

先說一下個人背景，本科學的是工科專業，考研想考喜歡的院校，結果沒能上岸，不得不說現在考研的上岸率實在太低了，隨即就投入到了自己所感興趣的互聯網行業工作。

對，你沒看錯，我就是非科班出身。我的本科專業可以說是和數據分析一點關系沒有，只是個人比較喜歡互聯網 。其實工作到後來你會發現成為一個專業且優秀的數據分析師其實跟自己是文科生還是理科生關系也不是很大。

現在作為一個入門的的初級數據小菜雞，即使手裡項目少的時候也能拿到10K+（僅代表本人個人收益），還是想要感慨一下當初自己正確的選擇，因為人生確實是在於你能否做對幾個關鍵的抉擇。

行業前景
現階段互聯網前景還算不錯，沒有過於飽和，反而是對於中堅力量和高端人才比較稀缺。尤其在數據分析行業，中國大數據人才缺口高達150W，人才供需比僅為0.05。

薪資其實最近幾年是連續上漲的，像北上廣深等超一線的大廠，甚至能開出百萬年薪就為了招一個高端人才，而普通的數據分析師平均工資也能到達20K+。就算是在一線城市，數據分析師的工資也能拿到10k+。

總的來說，發展前景還算比較理想，即使是在二三線城市，互聯網的發展勢頭也不容小覷。

成長經歷
入行之前我花費了大半年的時間做一系列的准備工作，入行之後在leader的帶領下，我大概又摸爬滾打了三個月，到親手交出自己獨立完成的第一份數據分析報告並得到公司認可的那一天，差不多7個月吧。回首看來，真的沒有任何事情是可以一蹴而就的。

將近一年以來提升最大的就是人際交往和業務理解方面的能力，我的leader比我早入行也就兩三年，但是他現在已經是一名成熟的中級數據分析師了，基本上公司一些大點的項目里都會有他的身影。

隨著項目的深度參與，我也接觸到了行業內關於數據分析的專業知識和整體情況。給大家宏隱帆簡單羅列一下進入數據分析行業應該先了解的一些基礎。

很多人在剛開始可能不像我那樣目標比較明確，不要一聽說這個行業攜改還不錯就一股腦往進沖，直接就報那些很貴的課程什麼的，真沒必要。是，這個行業確實是比較有「錢」途，但是它剛開始學習時的枯燥乏味也是你必須要去接受的。

最好的辦法就是先去嘗試，只有嘗試過了你才會得出結論。我看了很多市面上的課程，最後選擇了一個免收費但是內容較全面的學習手冊作為入門去了解。其實作為入門的資料，我最看重的就是思維上的提升和學習方法、學習路徑的梳理。

也強烈建議大家看一下這個數據分析的學習手冊，我覺得已經是市面上內容概括比較全面的了。想要入行數據分析和提升數據分析技能的，真的不能錯過！抓緊機會免費領取一下這個學習資料吧，沒准兒啥時候就沒了。

主要還是通過短暫的學習，讓對數據分析沒有經驗或者認知不夠的人來深入淺出的了解數據分析思維與方法，體驗一下主流的數據工具，然後學慣用數據分析去解決一些實際問題。這個流程對於學習數據分析來說至關重要。

按照這個流程學完了之後你心裡大概就有一個數，如果發現自己確實是不合適學數據分析就當了解一下了。在做蔽雹職業規劃選擇的時候，還是建議大家冷靜下來，理性思考。

圖新鮮的話，我勸你早點放棄吧，不要做慾望的奴隸，數據分析是一個熱門行業，還是推薦真正感興趣和想要提升自己的同學點擊進去了解一下。

找准方向
數據分析師其實很雜，但大致分為這兩類，一是偏技術方向，二是偏業務方向。

技術方向

各類工程師：諸如數據開發工程師、數據挖掘工程師、演算法工程師等。

這條路對工具的使用要求較高，你至少要擁有下面這些能力：

至少有編程功底，Java、python、Hadoop之類的算是主流，至少要精通python。
此外演算法，統計學，數學功底也需要扎實。
當然咯，工資也是遠高於偏業務方向的數據分析師。不太建議沒有任何基礎的選手選擇技術方向，因為它真！的！很！難！

當然，這也是只針對我而言，因為任何領域都有天賦型選手，這個咱們不得不承認。

業務方向

這是市面上崗位最多的數據分析師的一個類型，我自己是一開始就非常明確的往業務方向發展的。

包括但不限於：數據運營、數據分析、商業分析、用戶研究、產品經理等。推薦入門的同學往這方面發展，是真的容易上手，不管你有沒有基礎，只要有學習的決心，這個事就能成！

這類崗位的數據分析師大多在業務部門，你平時主要工作就是：數據提取、支撐各部門報表、監控異常數據、輸出數據分析報告等。

明確了方向，對於從零開始的同學來說，無非就剩下這些問題：應該從哪些地方開始做起？簡歷上沒有東西可寫咋辦？

有了這方面想法的同學推薦點進去看一下這個學習資料手冊，了解一下數據分析的基本方法。裡麵包含一些簡單的實戰項目，真的會讓你受益匪淺，提前積累一點實戰經驗，後續可以寫進簡歷的！

我已經完整學過一遍了，所以還是有信心說大家學完了就會有自己的收獲的。

基本工具
Excel、SQL和python是數據分析師必知必會的三個基本工具，是基礎，也是重中之重。

Excel

excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函數和數據透視表都需要學習。不太建議花費大量時間在excel的學習上面，主要掌握像vlookup、一些常用的圖表和透視表就行，一些復雜的函數可以直接網路。

SQL

SQL是數據分析的核心工具。對於SQL的學習，推薦看《SQL必知必會》這本書，了解一些SQL的基本知識，增改刪查，記住一些SQL語法，至少做到心中有數，不然筆試面試的時候真的很容易大腦死機。

光說不練假把式，看完書還是強烈建議大家要上手實戰，眼過千遍不如手過一遍。只有多多練習才能夯實自己的基礎。

這里推薦牛客網在線編程，純中文版，非常友好。還可以自動批改SQL，甚至還有題目講解，我剛入門學習時就是拿著題庫刷了兩遍。

裡面的職業能力評估也很不錯，可以自己試著測一測。

Python

python能乾的事情非常多，相對的它的學習難度會稍大一點。對於業務型數據分析師來說，不需要專精，主要掌握基礎語法和數據科學的板塊即可。

但是如果你想要發展成技術型數據分析師，那麼python將是你的必修課。可以這么說：學會用python做數據分析，是成為一名專業且高薪的數據分析師的必經之路。

python的學習一定要多看多練，一定要多動手，一定要多敲鍵盤，只有熟能生巧才能做到融會貫通。最重要的是，如果有人能帶你學，那麼你會少走很多彎路。

python的學習難度並不大，已經是行業內公認的上手簡單、好入門的語言了。但是不提倡大家閉門造車，畢竟是學習一個新東西，養成一個好的思維習慣和學習習慣，是真的可以事半功倍！

建議大家跟著學習手冊學習一下，我相信你一定會比我有更多的收獲的！點擊下方限時免費領取！

裡麵包含了較多的python硬貨，還有python數據分析的實戰項目——北京2018年積分落戶項目，可以填進簡歷的！只有跟著實戰練手，進步的痕跡才會比較明顯。

當你持有實戰項目、工具、python這數據分析的「三板斧」後，在數據分析行業擁有一席之地是一件很簡單的事情。

理論知識
除了必備的基本工具，還有一些理論知識都是我們付諸行動所不能或缺的。

一是統計學，二是機器學習。

統計學

一般非統計學專業的人，面試官都不會去刻意為難你，你只需掌握基礎知識即可。

就算沒法兒全部掌握，但是假設檢驗的部分一定要重點關注！它以後會是你工作中形影不離的好夥伴。

機器學習

如果重來一次的話我肯定不會花太多時間在這上面，因為我現在基本上沒咋用到。不過如果你要進階數據挖掘的話，還是要去學習的。

分析思維
對於數據分析師可以說沒有比數據分析思維更重要的能力了。能夠掌握上面全部的知識並熟練的使用工具，也只是停在數據分析的表層。

真的要沉澱下去，還必須要擁有用數據分析思維去駕馭數據的能力，這也是面試官會重點考察的一點。

分析思維是什麼？大家思考這樣兩個問題：

懂電腦的人他電腦游戲一定就玩的好嗎？
五星級酒店的廚師長一定要上灶做菜嗎？
這就不見得了吧？咱們處理數據做項目的時候，不是對著一堆乾巴巴的數字在那兒閉門造車的研究，這樣是永遠都研究不完的。

更加不是你敲敲代碼，Ctrl C+Ctrl V就能解決的。這需要盡可能多的加入自己的分析和思考來達到目的。

數據分析其實就是邏輯和思維紮根於業務的具象化體現。

數據分析需要咱們從實際問題出發，在一堆數據裡面以數據為線索，通過數據呈現的現象，思考出數據發生變化的背後的本質，發現問題，從而更好地解決問題。這才是我們最終的目的。

要想培養出屬於自己的分析思維能力，首推的當然還是讀書。推薦《精益數據分析》這本書。

這本書跟企業實際的數據分析場景結合的非常緊密，有30多個真實的數據應用案例，為大家呈現了經過實踐檢驗的寶貴經驗和數據使用心得。

非常有助於大家打牢數據分析的基礎，深入理解商業場景下的數據分析、培養數據驅動的思維模式。

看完書本的知識，最好能立馬著手進行實戰，這個時候人的思維是最活躍的時刻。不僅能極大的提升你的數據分析思維能力，還能獲得更佳的手感和實戰體驗。趕緊戳它免費領取吧！

這里可以試著實操一下情人節消費數的數據需求分析~由行業大牛指導，實用性很強，還能夠提供比較完備的思路，便於復盤。

⑽ 如何自學數據分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。