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数据分析入门教程(数据分析入门学习指南零基础小白都能轻松看懂)

数据分析在如今的求职场上越来越重要。然而,让很多朋友困惑的是,我是没有编程基础的小白,能学会数据分析么?该如何学习数据分析呢?

  其实,如果你打算成为一名数据分析师,如何出身并不重要,数据科学是一门应用学科,你需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面我就简单提供一个数据分析入门的路径。

  第一阶段:Excel数据分析

  每一位数据分析师都脱离不开Excel。

  它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走,Excel依旧是无可争议的第一工具。

  对于没有经验的你,Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。

  数据分析入门教程(数据分析入门学习指南零基础小白都能轻松看懂)  第1张

  可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。

  数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据。

  除此此外,数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的,而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。

  可视化的工具有很多,这里我推荐Tableau或者FineBI。这两款都不要编程功底,实现起来简单,功能强大。下图是Excel制作销售管理分析仪案例:

  数据分析入门教程(数据分析入门学习指南零基础小白都能轻松看懂)  第2张

  推荐书籍:《用图表说话》-麦肯锡

  第四阶段:数理统计学

  统计学是数据分析最重要的基础之一,是数据分析的基石和方法论。

  统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情,你的分析技巧也会显著提高。

  这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发,到基本的统计分析(T 检验、方差分析等),最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。

  推荐书籍:《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤;《统计学》-贾俊平

  第五阶段:数据分析与软件应用

  SPSS是统计分析入门软件,如果你想快速入门而又不想学习编程,我推荐使用SPSS。

  数据分析入门教程(数据分析入门学习指南零基础小白都能轻松看懂)  第3张

  SPSS软件是世界三大统计分析软件之一,以其易于操作、易于入门,结果易于阅读的优点,一直备受数据分析人员的青睐,一般经过短期学习即可用SPSS 做简单的数据分析,包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。

  学习SPSS的重点并不在于软件本身,而是相关的统计学知识,这也是在前面建议大家铺垫的,也就是你要学会怎样去分析“输入数据后,软件给你呈现的结果”。

  推荐书籍

  《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐筱刚

  《胸有成竹 数据分析的SPSS/SAS EG进阶》-常国珍

  《SPSS统计分析基础教程 高级教程》-张文彤

  第六阶段:数据挖掘与软件应用

  数据挖掘,英文是Data Mining 也叫作数据勘探,类似于采矿,但是数据是贫矿。我们需要结合行业课题,利用数据挖掘工具,建置数据挖掘模型,发掘规律和商业价值。另外数据挖掘是交叉学科,涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科,是一个运用广泛和富有前景的学科领域。

  学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。

  对于工具,这一阶段,建议选择一门编程语言来学习。

  Python或者R语言,这一点是必备项也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。

  对于R和Python,我们应该使用哪种语言,已经争论很多年了,至今没有定论...... 事实大概是Python的主要功能是编程,除了单纯的数据分析,在很多领域还有广泛利用,所以就业市场上对Python的需求是远大于R。

  R主要侧重统计功能,在统计方面显示出了很多的优势,用R做单纯的数据分析还是妥妥的稳稳的。但是往数据科学方向走的话,R就有点顶不住了,轮到Python扬眉吐气了......

  是否具备编程能力,是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。

  第七阶段:数据分析行业应用和数据分析思维

  对于数据分析师来说,业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾,业务学习没有捷径。

  推荐书籍:《增长黑客》;《精益数据分析》

  以上就是商业数据分析师的完整进阶路线,如果你沿着此路线学习,相信你在数据分析道路上有所收获。

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