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1. 如何學習數據分析？

如何學習數據分析？

學習數據分析可以遵循以下步驟：

1. 學習基礎數學和統計學知識。從零成數據分析需要掌握一定的開始數學和統計學知識，包括概率、學營銷國信營銷中心電行業銷售***設檢驗、際國際短回歸分析等。話助好
2. 學習數據分析工具。達人短信掌握一些數據分析工具，國際如Excel、從零成Python、R等，可以幫助你更好地進行數據分析。
3. 學習數據可視化。學習數據可視化工具，如Tableau、Power BI等，可以將數據分析結果以圖形化的方式呈現出來，更加直觀地展示數據分析結果。
4. 學習實踐案例。通過學習實際的數據分析案例，可以更好地理解數據分析的應用場景和方法。
5. 參加培訓課程。參加一些數據分析相關的培訓課程，可以加速學習過程并且獲得實踐經驗。
6. 擴展閱讀。閱讀相關的書籍、文章、博客等，可以幫助你了解更多的數據分析知識和技能。
7. 實踐練習。通過實踐練習，將學到的知識應用到實際項目中，進一步鞏固和提高數據分析能力。

一、數據分析前世今生

（圖片來源網絡，侵刪）

近年來，越來越多的企業開始出現數據分析師這個崗位，無非可以分為技術類和非技術類，技術類要運用算法搭建模型，非技術類對模型結果進行可視化展現、數據報告撰寫等。

二、數據分析的未來

不要把自己單純地定義為一名數據分析師，企業不乏做表的（初級數據分析師）、搞模型的（高級數據分析師），財務做報表更厲害，程序員比你更容易上手。數據分析一定是一項必備技能，就和PPT、Excel一樣，它是來***工作的，而不是工作的全部。

（圖片來源網絡，侵刪）

三、學習路線

技術：

Excel

（圖片來源網絡，侵刪）

SQL

謝邀

現在發達城市北上廣，已經開始用大數據，運做基金了。而且門檻很高，必須金融和計算機的本科以上人員，研究生擇優錄取。

可見大數據，發展的力度。很多人不知道大數據怎么交易股票，這這里簡單說下，現在好多券商軟件支持，大數據自動化交易，也就是說，當你編寫好自己的預期策略后，由程序根據你的策略實行，自動化交易。現在名聲僅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大數據量化交易的先驅，他名下的大獎章基金，就是根據大數據量化交易運行。

大數據量化交易，可以實現。一天成百上千次此交易，只要資金允許。這也是發達發達城市為什么著重研究的對象。還有大數據是未來的趨勢。電腦在對市場熱度的分析，要強于人工識別。但是論單個交易，人工肯定強于電腦，但是從現在的基金規模來看。電腦交易是主要趨勢。不管多厲害的基金經理，精力都是有限的。

目前的大數據都是借助python為主要語言編寫的，感興趣的可以看看相關方面的學習。券商對自動化交易的資金，一般是5w門檻。所以，隨著市場的發展。大數據量化交易，會慢慢普及。

以上就是本人對大數據的看法，喜歡的可以加個關注，點個贊。

很高興回答您的問題。

作為一個數據分析師，結合工作我談談我自己的看法。

首先，做數據分析首先得學習數據庫，比較數據是最基本的***。

其次，是數據分析相關的理論，為建模或者進行進一步分析打基礎。代數和統計知識要求較高。

再次，學習各種軟件。Excel是最最最基本的工具，各種函數、插件的學習;SPSS、R至少掌握一種吧，個人認為SPSS更容易上手，當然每個行業有自己相對認可的工具;Python建議掌握，很強大的工具，清洗數據、建模、可視化、爬蟲等等都可以完成。最后建議掌握一個可視化軟件比如Tableau。當然分析完需要寫報告，不管文字功底、概括能力、審美能力，都是有要求的。

最后，模型學習，這個沒的說，要知道每個模型是用來干什么，比如決策樹做畫像是經常會用到的。

特別想說一點，數據分析不能只看數據，還要相對了解業務，脫離業務的數據分析什么都不是。

希望對您有幫助。

對于普通用戶來說，以下是一些學習數據分析的建議：

1. 了解基礎知識：首先，學習數據分析需要掌握一些基礎知識，例如數據類型、數據結構、基本統計學概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通過在線課程、教科書或參考書籍來學習這些基礎知識。
2. 學習統計學和數學知識：數據分析需要涉及到很多統計學和數學的概念，例如概率、***設檢驗、回歸分析等等。因此，建議在學習數據分析前，先學習一些基礎的統計學和數學知識。
3. 使用數據分析工具：了解如何使用數據分析工具是學習數據分析的關鍵。Excel 是一個常見的工具，而 Python 和 R 則是比較流行的編程語言。學習如何使用這些工具，并掌握一些基本的編程技能可以讓您更快地進行數據分析。
4. 實踐練習：理論學習和工具使用只是學習數據分析的第一步，更重要的是通過實踐練習來掌握數據分析的技能。可以通過實際的數據分析項目來練習，例如使用 Excel 或 Python 對數據集進行分析。
5. 加入社群：加入數據分析社群可以與其他學習者交流經驗，并學習其他人的技能。可以通過在線社群、網絡論壇或參加數據分析培訓班來了解更多相關知識。
6. 選擇合適的 BI 工具：根據您的數據分析需求，選擇合適的 BI 工具。常見的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具進行數據分析可以大大簡化您的工作流程，并提高您的數據分析效率。如果您需要學習使用 BI 工具，請考慮參加培訓課程或在線教程。

學習數據分析需要一定的時間和精力， 通過堅持不懈地學習和實踐， 可以掌握這一重要的技能，并且走向高薪數據分析，數據挖掘，數據開發等崗位。

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