数据分析入门指南：12个关键概念和实用技术 (数据分析入门学什么)

数据分析是一个快速发展的领域，对各种行业都至关重要。如果你有兴趣踏入数据分析领域，掌握一些关键的概念和实用技术至关重要。

关键概念

1. 数据

数据是数据分析的基础。它可以来自各种来源，例如传感器、数据库、网站和社交媒体。

2. 数据类型

数据可以分为不同类型，包括数值型、类别型和文本型。理解不同类型的数据很重要，以便对其进行适当的分析。

3. 数据结构

数据可以以不同的结构组织，例如表格、树和图形。了解不同类型的结构有助于有效地存储和管理数据。

4. 数据质量

数据质量是数据分析的重要方面。数据质量差可能会导致错误的结论和无效的决策。

5. 数据可视化

数据可视化是将数据转化为图形和图表以进行解释和理解的过程。它有助于识别模式、趋势和异常情况。

6. 统计学

统计学是数据分析中使用的数学分支。它提供用于描述和推断数据的工具，例如平均值、中位数和标准差。

7. 机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机无需明确编程即可从数据中学习。它在数据分析中用于数据建模、预测和分类。

8. 大数据

大数据是指体积和复杂性都超出了传统数据处理工具和技术的能力的数据集。大数据分析需要专门的技术和工具。

9. 云计算

云计算提供按需访问可配置计算资源的模型。它适用于数据分析，因为它是可扩展的、经济高效的，并且可以访问大量计算资源。

10. 道德考量

数据分析可能会产生道德问题，例如数据隐私和偏见。了解这些问题并以负责任的方式使用数据至关重要。

实用技术

1. 编程语言

数据分析师需要了解编程语言，例如 Python、R 或 SQL，以处理数据和执行分析。

2. 数据分析工具

有许多数据分析工具可供选择，例如 Tableau、Power BI 和 Google Analytics。这些工具可以简化数据可视化、建模和报表。

3. 数据库

数据库用于存储和管理数据。数据分析师需要了解如何使用数据库来有效地存储和检索数据。

4. 云服务

云服务，例如 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure，提供用于数据分析的基础设施、工具和服务。

5. 数据可视化库

数据可视化库，例如 matplotlib 和 seaborn，可以帮助创建专业的数据可视化内容。

6. 机器学习库

机器学习库，例如 scikit-learn 和 TensorFlow，提供了用于数据建模和预测的算法和工具。

结论

数据分析是一个令人兴奋且有益的领域。掌握关键概念和实用技术将使你能够有效地使用数据，从中提取见解，并做出明智的决策。随着数据的持续增长，对数据分析专业人士的需求只会不断增加。

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数据分析入门指南

数据分析是指对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

本文将介绍数据分析的基础知识和必备技能，帮助读者更好地了解数据分析。

📊统计学基础关于统计学知识，还是需要一定思维的锻炼的。

💻编程基础如果希望拥有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式学习，这些你至少精通几门，其他懂一些最好。

🤖机器学习如果希望拥有专业水准的话，需要学习机器学习等相关技术。

数据分析要学习哪些

数据分析所需要学习的知识：

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

零基础学数据分析哪些技能要及时掌握?

1、基础常识基础常识包括数学、线性代数、统计学等，这些也是决议数据剖析工作发展高度的基石。

关于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要把握统计算法，乃至是机器学习算法。

关于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。

2、分析工具/编程言语Excel是运用最广，也是最简单入门的数据剖析东西之一，函数、数据透视表和公式必须熟练把握。

另外，还要学会一个专业统计剖析东西，SPSS作为入门学习是比较好的。

不过随着数据的增长，编程言语的学习将会使数据处理变得更加高效。

3、事务/职业/商业常识脱离事务的纯数据剖析是没有任何意义的，没有职业布景的技术如海市蜃楼，所以不要走入这个死胡同;要想成为一个优秀的数据剖析师， 首先要对事务了如指掌，在熟悉事务后;再去获取你需要的数据，经过你的数据剖析才能，对数据进行剖析，拟定相应的方案。