基础入门数据分析(从零开始学数据分析学到什么程度)

导语：0基础学习数据分析，这些技能不可不掌握

最近总有人问我，数据分析师未来的发展前景怎么样？也许很多人都会有这个疑问吧。今天我来为大家解答一下。

在互联网的快速发展下，目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。据统计全国500强企业中，90%以上都建立了数据分析部门。

对于数据分析师来说，所有公司都有数据。他们需要找到一种方法，利用它来分析解决方案，让数据分析提高价值。那么，对于想转行或者是零基础学习数据分析的同学，应该从哪些方面学习呢？

就数据分析学习而言，需要的技能主要有以下几个模块：

一、基础知识

基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。

二、分析工具/编程语言

Excel是运用最广，也是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。

对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。

三、业务/行业/商业知识

脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的，没有行业背景的技术如空中楼阁，所以不要走入这个死胡同；要想成为一个优秀的数据分析师， 首先要对业务了如指掌，在熟悉业务后；再去获取你需要的数据，通过你的数据分析能力，对数据进行分析，制定相应的方案。

四、协调沟通

数据分析工作会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通，做出报告后也需要进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，数据分析工作对个人的协调沟通能力也有一定的要求。

五、持续、快速学习

无论做数据分析的哪个方向，都需要有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

CDA数据分析就业班课程是专门为想要从事数据分析类工作所研发的精品课程，该课程包含Excel、数据库、Power BI 、Tableau等业务数据分析相关内容以及数据挖掘的数学基础、SPSS软件基础、运用SPSS构建统计模型、Python基础、数据清洗、网络爬虫、Python机器学习等数据挖掘和机器学习相关内容，并结合评分卡、电商、零售等实战项目案例课程，帮助学员迅速掌握业务数据分析、数据挖掘、机器学习相关岗位技能，学员毕业后可推荐相关工作岗位。

本文内容由小凡整理编辑！