零基础如何入门数据分析？

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热门回答：

零基础入门数据分析。建议先从Excel开始。因为Excel是数据分析最常用的工具。功能强大。入门容易。

从Excel开始

Excel需要学习的有3点。Excel公式、数据透视表和Excel图表。

1、Excel公式

2、数据透视表

3、Excel图表

学习一些SQL基础

接着建议学习MySQL。因为数据分析跟数据打交道。懂点sql知识还是很有必要的。

懂点统计学理论很有必要

统计学是必须的。不懂统计学根本算不上数据分析师。具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。

SPSS

分析工具除了Excel。推荐SPSS。使用广泛。容易上手。

因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行。必须通过其他工具才能搞定。例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析。都需要用到SPSS。

在掌握了统计学的基础上。在学习SPSS是很容易的。因为SPSS只是一个工具而已。

编程学习（可选）

另外。有精力的话。懂点编程也是必须的。因为用Excel做数据分析。少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题。但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。

1、Python/R

Python和R都可以。R在数据分析方面更加强大。也更成熟。但是想往机器学习方向发展的话。Python还是主流语言。推荐学习Python。

2、Excel VBA

虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能。但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成。比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等。而借助于VBA代码。可以很方便地处理这些问题。

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其他观点：

大数据公司里一般建立数据库和分析数据的是两拨人。

如果你想学习如何建立数据库。就学SQL。结构化查询语言（Structured Query Language）。简称SQL。是一种数据库查询和程序设计语言。用于存取数据及查询。更新和管理数据的系统。可以用来查询检索数据。添加修改和删除数据等等。

如果你想学习拿到数据后如何进行分析。就学Python。统计和一些机器学习算法。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。从数据中自动分析获得规律。并利用规律对未知数据进行预测。因为这些算法中涉及了大量的统计学理论。所以有一些统计学的知识是很有帮助的。但是也不需要统计什么都懂。但是由于我们处理的数据很庞大。无法手算。必须借助计算机来帮我们进行大量的计算。所以需要学习Python编程语言来帮助我们。每个机器学习的算法都有相应的Python指令来帮你计算的。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法。DBSCAN。t-SNE等等。主要不是用来预测。而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

其他观点：

想要零基础如何入门数据分析。先要从整体认识数据分析。再从简单处着手。

大数据时代。数据分析变得越来越普遍。即便有着不同的职业经历。来自不同的国家或地区。数字都能发挥威力。数据分析不是简单地把业绩做成图表提交上去。而要用合乎逻辑的方式证明“为什么会这样”。才能说服对方。

柏木吉基写了《如何用数据分析解决实际问题》。作者柏木吉基在汽车公司的总部工作了11年。主要工作就是跟数据打交道。因此有着不寻常的见解。

柏木吉基在书中指出。将数据应用于实际业务分四种情况：

1.解读数据。这是驾驭数据的基础。关键要掌握观察数据的“视点”。从静态和动态两方面去看一个数据。2.基本的数据分析方法。互联网时代。要有基本的电子办公技能。3.综合技能。将思维方式有机地结合起来。不再孤立地看数据。而使数据具有整体一贯性。4.高级分析技能和IT系统。更专业。难度也更大。

这本书里同样介绍了基本的统计学知识。如平均值、中位数、标准差、回归分析等。结合了作者柏木吉基工作的实例。简单易懂。也更有实用价值。需要注意的是。数据分析方法从来都不是孤立使用的。组合运用威力更巨大。从而实现1+1的爆炸式效果。正如《如何用数据分析解决实际问题》中说。“复杂的管理问题不一定需要高难度的统计方法。简单易懂的表达方式反而更为重要。”数据分析不是比拼难度。而是以终为始。服务于解决问题的目的。

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