七周成為數(shù)據(jù)分析師網(wǎng)盤（七周成為數(shù)據(jù)分析師課件）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于七周成為數(shù)據(jù)分析師網(wǎng)盤的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么

• 2、如何學(xué)習(xí)成為一名數(shù)據(jù)分析師

• 3、如何成為一個數(shù)據(jù)分析師？需要具備哪些技能

• 4、考數(shù)據(jù)分析師的條件的

一、數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么

問題一：想考大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該學(xué)什么？ 數(shù)據(jù)分析師是為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代要求，加強(qiáng)正規(guī)化、專業(yè)化、職業(yè)化的數(shù)據(jù)分析師人才隊伍建設(shè)，進(jìn)一步提升我國數(shù)據(jù)分析員師的職業(yè)素質(zhì)和能力水平，經(jīng)國家相關(guān)部委統(tǒng)一頒布實(shí)施，旨在通過掌握大量行業(yè)數(shù)據(jù)以及科學(xué)的計算工具，將經(jīng)濟(jì)學(xué)原理用數(shù)學(xué)模型表示，科學(xué)合理的分析投資和運(yùn)營項目未來的收益及風(fēng)險情況，為做出科學(xué)合理的決策提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析師由工業(yè)和信息化部教育與考試中心和中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會統(tǒng)一安排考核，考試共有三門《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》《量化經(jīng)營》《量化投資》，每門100分，60分及格制

問題二：數(shù)據(jù)分析師需要掌握哪些能力，需要做哪些準(zhǔn)備 不管是什么行業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，必須要掌握的技能是：

該行業(yè)的行業(yè)知識和經(jīng)驗，不能低于行業(yè)專家的平均水平

必須具有的數(shù)學(xué)知識，例如統(tǒng)計分析、數(shù)理統(tǒng)計、模糊數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、建模方法等等

IT技術(shù)：數(shù)據(jù)庫技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、離散數(shù)學(xué)算法。甚至是編程技術(shù)，例如C、Fortran、Java、falsh等

我曾經(jīng)作為銷售，在類似行當(dāng)工作多年，一點(diǎn)點(diǎn)體會僅供參考。

-:(來自淘寶網(wǎng)的【京東藏寶齋】

問題三：想找數(shù)據(jù)分析的實(shí)習(xí) 應(yīng)該學(xué)些什么 我做過一段時間 不過是和推廣混著做的，個人覺得電商的數(shù)據(jù)分析沒什么大的前途，如果真的想在數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展的話，建議你找個有機(jī)會學(xué)建模的行業(yè)，那樣出去以后到哪都吃香，或者找個需要用到統(tǒng)計學(xué)軟件的行業(yè)，那樣也好，如果你只是準(zhǔn)備階段建議你參加一下全國數(shù)學(xué)建模大賽，像多元統(tǒng)計分析，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，數(shù)理統(tǒng)計，這些都挺重要的

問題四：想要做數(shù)據(jù)分析師應(yīng)選擇什么專業(yè)？ 統(tǒng)計（有統(tǒng)計理論）、計算機(jī)專業(yè)（會編程序?qū)崿F(xiàn)）。其實(shí)專業(yè)關(guān)系不大，只要想做，都可以慢慢的做到

問題五：如何自學(xué)成為數(shù)據(jù)分析師 中文專業(yè)的前期要多花點(diǎn)功夫了啊，我是數(shù)學(xué)專業(yè)的，大學(xué)做過建模，所有統(tǒng)計學(xué)的東西還有一些軟件多少接觸過一點(diǎn)。建議你自學(xué)的話，excel軟件和spss先熟悉一下，找兩本書看看，《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》是入門的，可以看一看，先了解一下吧，數(shù)據(jù)分析的東西還是要多實(shí)踐的。如果你現(xiàn)在工作跟數(shù)據(jù)分析沒有什么關(guān)系的話，轉(zhuǎn)業(yè)工作可能有點(diǎn)困難，這種情況建議去考個證書吧，雖然現(xiàn)在國內(nèi)數(shù)據(jù)分析剛起步，還沒有太有含金量的證書，不過你這種情況有肯定比沒有好，我就去考了一個，考CPDA吧，還有一個CDA，我選考的CPDA，說是CDA國外有機(jī)構(gòu)什么的，但是我找不到任何網(wǎng)站可以查到這個證書，問他們他們也不說，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部網(wǎng)站能查詢證書信息的，所以對就業(yè)幫助可能會大一些，工作還是有參考作用的，不過指望靠班學(xué)到很多還是不可能，只是讓你了解入門，手上多個敲門磚。數(shù)據(jù)分析屬于技術(shù)類工種，要多實(shí)踐，數(shù)據(jù)采集和挖掘是基礎(chǔ)，這些工作門檻比數(shù)據(jù)分析崗相對低一些，好找，希望對你有幫助。

問題六：如果想成為一名數(shù)據(jù)分析師，需要具備哪些基本知識 一、 辦公軟件

1） 熟練使用excel， Access，Visio等MS Office辦公軟件，可以制作相關(guān)的原型； （MS即microsoft微軟，MS Office 是微軟提供的系列軟件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath這7個辦公軟件中，常用的是前4個。） 2） 重點(diǎn)掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速制作報表，熟練使用EXCEL VBA；

二、 數(shù)據(jù)分析軟件及方法

1）熟練使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工具軟件，熟悉各種網(wǎng)站分析軟件的應(yīng)用，如Google Analytics 、百度統(tǒng)計、Omniture等；

2）具備相關(guān)數(shù)據(jù)分析軟件的使用經(jīng)驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……

3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數(shù)據(jù)挖掘軟件中的一個進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的 開發(fā)工作；

4）熟練使用至少一種網(wǎng)站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度統(tǒng)計等），并掌握分析工具的部署、配置優(yōu)化和權(quán)限管理；

5）精通一種或多種數(shù)據(jù)挖掘算法（如聚類、回歸、決策樹等）； 6）熟悉維基編輯者優(yōu)先； 7）使用軟件的要求；

（7.1）掌握數(shù)據(jù)分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數(shù)據(jù)的能力；

（7.2）能夠綜合使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、制表繪圖等軟件進(jìn)行圖表、圖像以及文字處理；

（7.3）掌握常用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法，有敏銳的洞察力和數(shù)據(jù)感覺，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析能力；

（7.4）能夠綜合使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、制表繪圖等軟件進(jìn)行具有基本數(shù)據(jù)美感的圖表、圖像以及文字處理 。

三、 數(shù)據(jù)庫語言

1）熟悉Linux操作系統(tǒng)及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；

2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平臺（如Hadoop）開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先； 3）熟悉數(shù)據(jù)庫原理及SQL基本操作；

（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等數(shù)據(jù)庫原理，熟悉SQL，具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，寫過程序，會perl，python等腳本語言者優(yōu)先； （3.2）熟練應(yīng)用mysql的select，update等sql語句； 4）熟悉sql server或其他主流數(shù)據(jù)庫，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型數(shù)據(jù)庫。

四、 思維能力等方面

1）具備良好的行業(yè)分析、判斷能力、及文字表達(dá)能力；

2）溝通、協(xié)調(diào)能力強(qiáng)，有較高的數(shù)據(jù)敏感性及分析報告寫作能力； 3）理解網(wǎng)站運(yùn)營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設(shè)計改進(jìn)建議；

4）具有良好經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)，熟悉數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析或市場研究的工作方法，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力；

5）熟悉數(shù)據(jù)分析與數(shù)理統(tǒng)計理論，具有相關(guān)課程研修經(jīng)歷。

五、 其他要求

1）較強(qiáng)的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；

2）文筆良好；

3）了解seo,sem優(yōu)先；

4）知識要求：同時具備統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、經(jīng)濟(jì)學(xué)三個領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識；英語四級或以上、熟悉指標(biāo)英文......>>

問題七：學(xué)數(shù)據(jù)分析師有專業(yè)要求嗎？ 你好，是沒有專業(yè)要求的，只要你數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不是太差，通過下面幾步就可以成為一名數(shù)據(jù)分析師。

第一步：統(tǒng)計概率理論基礎(chǔ)

這是重中之重，千里之臺，起于壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統(tǒng)計思維，統(tǒng)計方法，這里首先是市場調(diào)研數(shù)據(jù)的獲取與整理，然后是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關(guān)，回歸等多元統(tǒng)計分析，掌握了這些原理，才能進(jìn)行下一步。

第二步：軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)用

關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學(xué)會怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗及解讀數(shù)據(jù)。

第三步：數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇

其實(shí)數(shù)據(jù)分析也包含數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中做到后面會細(xì)分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區(qū)別，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘也涉及到許多模型算法，如：關(guān)聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、可視技術(shù)等。

第四步：數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用

這一步也是最難學(xué)習(xí)的一步，行業(yè)有別，業(yè)務(wù)不同，業(yè)務(wù)的不同所運(yùn)用的分析方法亦有區(qū)分，實(shí)際工作是解決業(yè)務(wù)問題，因此對業(yè)務(wù)的洞察能力非常重要，而這個能力是需要在工作之中一點(diǎn)一滴的積累，也許目前是做零售，會用到一些相關(guān)回歸方法，但轉(zhuǎn)行做電商，又會用到其他的挖掘等方法。業(yè)務(wù)雖千變?nèi)f化，但是分析方法卻萬變不離其宗，所以掌握好技術(shù)用到任何一個環(huán)境靠的只有是業(yè)務(wù)經(jīng)驗的積累。

當(dāng)然，考個CDA的數(shù)據(jù)分析師證書就更好了。

問題八：數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)方式是什么，數(shù)據(jù)分析師課程內(nèi)容包括什么，數(shù)據(jù)分析師在哪里培訓(xùn)？ 一.數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)方式是面授和遠(yuǎn)程。

面授

項目數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)課程涉及到經(jīng)濟(jì)學(xué)、市場營銷學(xué)、財務(wù)管理學(xué)、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)、預(yù)測學(xué)、金融學(xué)等多方面知識，需要學(xué)員具備全面性理論基礎(chǔ)知識貯備。我們對各個學(xué)科中項目分析所要用到的知識點(diǎn)進(jìn)行了深入分析，在講義中詳細(xì)說明，使學(xué)員可在相對準(zhǔn)確的領(lǐng)域內(nèi)迅速掌握知識并加以運(yùn)用。做到能夠讓學(xué)員將課本上所學(xué)的東西真正變?yōu)榭梢岳玫挠行Чぞ摺?

遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)

時間為一年整，采取先進(jìn)的同步教學(xué)方式，保證學(xué)習(xí)質(zhì)量，具體特點(diǎn)如下：

a、面授期間（8天面授），更新課程五次，通過每周的更新課程，讓學(xué)員不僅可以在面授前提前預(yù)習(xí)基礎(chǔ)知識，而且可以通過遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中心提交作業(yè)、知識點(diǎn)自我測試、考試復(fù)習(xí)、習(xí)題解答、在線答疑、案例參與等綜合項目更好的掌握知識。

b、面授結(jié)束后，學(xué)員還有11個月的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)時間，每月一次的課件更新，使學(xué)員不僅能順利適應(yīng)項目數(shù)據(jù)分析師的認(rèn)證考試，而且可以掌握各種數(shù)據(jù)分析的拓展知識和技能，為分析師在未來能夠勝任專業(yè)分析工作奠定深厚基礎(chǔ)。

c、遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)不僅有豐富的文字學(xué)習(xí)內(nèi)容，而且大比例增加了音頻、視頻課件，使學(xué)員可以通過生動的課件完成階段性學(xué)習(xí)。

d、遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中心為學(xué)員提供學(xué)習(xí)計劃制定、班級交流、繼續(xù)教育等功能，幫助學(xué)員自覺學(xué)習(xí)、實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果。

二.數(shù)據(jù)分析的課程有四本書：數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、量化經(jīng)營、量化投資、戰(zhàn)略管理

三、數(shù)據(jù)分析師在全國各地都有授權(quán)管理中心上課，北京、上海、廣東等都有，具體的要看您在哪里。

問題九：數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)，什么人適合學(xué)數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)以下幾個方面的課程：

（1）數(shù)據(jù)管理。

a、數(shù)據(jù)獲取。

企業(yè)需求:數(shù)據(jù)庫訪問、外部數(shù)據(jù)文件讀入

案例分析:使用產(chǎn)品信息文件演示spss的數(shù)據(jù)讀入共能。

b、數(shù)據(jù)管理。

企業(yè)需求:對大型數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、清理、轉(zhuǎn)換。

案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應(yīng)過程。

1）數(shù)據(jù)的選擇、合并與拆分、檢查異常值。

2）新變量生成，SPSS函數(shù)。

3）使用SPSS變換數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)――轉(zhuǎn)置和重組。

4）常用的描述性統(tǒng)計分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。

c、數(shù)據(jù)探索和報表呈現(xiàn)。

企業(yè)需求:對企業(yè)級數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。

案例分析:企業(yè)績效文件，如何生成美觀清晰的報告。

1）制作報表前對變量的檢查

2）制作報表的中對不同類型的數(shù)據(jù)處理

3） 報表生成功能與其他選項的區(qū)別

（2）數(shù)據(jù)處理

a、相關(guān)與差異分析。

案例分析:產(chǎn)品合格率的相關(guān)與差異分析。

b、線性預(yù)測。

企業(yè)需求: 探索影響企業(yè)效率的因素，并進(jìn)一步預(yù)測企業(yè)效率。

案例分析:產(chǎn)品合格率的影響因素及其預(yù)測分析。

c、因子分析。

企業(yè)需求: 需要抽取影響企業(yè)效率的主要因素，進(jìn)行重點(diǎn)投資

案例分析:客戶購買力信息研究。

d、聚類分析。

企業(yè)需求: 需要了解購買產(chǎn)品的客戶信息

案例分析:客戶購買力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽樣。

（3）SPSS代碼

SPSS代碼應(yīng)用

問題十：大數(shù)據(jù)分析師 應(yīng)該要學(xué)什么知識？ 1、需要有應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)本科或者工學(xué)碩士層次水平的數(shù)學(xué)知識背景。

2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門。

3、至少能夠用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫開發(fā)；

4、至少掌握一門數(shù)學(xué)軟件：matalab，mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建。

5、至少掌握一門編程語言；

6，當(dāng)然還要其他應(yīng)用領(lǐng)域方面的知識，比如市場營銷、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計學(xué)等，因為這是數(shù)據(jù)分析的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

二、如何學(xué)習(xí)成為一名數(shù)據(jù)分析師

學(xué)什么?

數(shù)據(jù)分析要學(xué)的內(nèi)容大致分為6個板塊，分別是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel經(jīng)典函數(shù)，準(zhǔn)確快速地完成數(shù)據(jù)清洗,利用Excel數(shù)據(jù)透視及可視化，可以透過現(xiàn)象看本質(zhì)。

MySQL

理解MySQL數(shù)據(jù)庫相關(guān)概念及存儲原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語法掌握數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)策略，熟練使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)規(guī)范化。

BI商業(yè)智能工具

了解商業(yè)智能的核心價值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數(shù)據(jù)價值，掌握行業(yè)場景應(yīng)用。

Python

學(xué)習(xí)Python基本編程語言知識，了解Python程序的計算機(jī)運(yùn)行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復(fù)性工作。 掌握網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，Python數(shù)據(jù)庫應(yīng)用開發(fā)，實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)可視化操作，提高數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析能力。 掌握Python數(shù)據(jù)分析處理基礎(chǔ)庫，具有應(yīng)用Python語言解決數(shù)據(jù)分析中實(shí)際問題能力。

數(shù)據(jù)分析思維與理論

掌握微積分、線性代數(shù)、概率論、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析等數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ) 掌握基本的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)知識，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)運(yùn)營方法論、機(jī)器學(xué)習(xí)夯實(shí)基礎(chǔ)，提升數(shù)據(jù)敏感性，建立數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

掌握如何撰寫行業(yè)分析報告和數(shù)據(jù)分析項目流程，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析項目。 掌握常見的數(shù)據(jù)運(yùn)營方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)分析、指數(shù)系統(tǒng)搭建等，培養(yǎng)利用多種數(shù)據(jù)分析方法解決實(shí)際工作問題能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)

掌握機(jī)器學(xué)習(xí)常用經(jīng)典算法原理及sklearn代碼的實(shí)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選取、調(diào)優(yōu)及模型訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及原理，增加個人核心競爭力，擁有能夠用相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法為解決實(shí)際問題能力；奠定人工智能算法入門基礎(chǔ)。

如何學(xué)?

至少花三個月掌握技術(shù)

“磨刀不誤砍柴工”，要想從為“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因為怎么說數(shù)據(jù)分析師也是技術(shù)工種。我覺得至少你要花3個月時間來學(xué)習(xí)一些最基礎(chǔ)的知識。

• 花1個月學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫知識。

• 花1-2個月學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)知識。

• 花1個月學(xué)習(xí)點(diǎn)linux的知識。

• 花1~2個月去學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析軟件的操作。

數(shù)據(jù)分析入門容易提高難，題主目前處于初級階段,可以通過自學(xué)觀看視頻,或者系統(tǒng)培訓(xùn)來提高自己,已工作來說,接受系統(tǒng)培訓(xùn)會更加快速，更推薦跟著課程系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)，搭建好邏輯框架。

我們同名b站聚數(shù)學(xué)院的免費(fèi)課程，不需要付費(fèi)的，可以試聽學(xué)習(xí)。

三、如何成為一個數(shù)據(jù)分析師？需要具備哪些技能

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析師之前，你必須清楚自己想要達(dá)成什么目標(biāo)。也就是說，你想通過這門技術(shù)來解決哪些問題或?qū)崿F(xiàn)什么計劃。有了這個目標(biāo)，你才能清晰地開展自己的學(xué)習(xí)規(guī)劃，并且明確它的知識體系。只有明確的目標(biāo)導(dǎo)向，學(xué)習(xí)必備也是最有用的那部分，才能避免無效信息降低學(xué)習(xí)效率。

1、明確知識框架和學(xué)習(xí)路徑

數(shù)據(jù)分析這件事，如果你要成為數(shù)據(jù)分析師，那么你可以去招聘網(wǎng)站看看，對應(yīng)的職位的需求是什么，一般來說你就會對應(yīng)該掌握的知識架構(gòu)有初步的了解。你可以去看看數(shù)據(jù)分析師職位，企業(yè)對技能需求可總結(jié)如下：

SQL數(shù)據(jù)庫的基本操作，會基本的數(shù)據(jù)管理；

會用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)提取、分析和展示；

會用腳本語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python or R；

有獲取外部數(shù)據(jù)的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數(shù)據(jù)集；

會基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫數(shù)據(jù)報告；

熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法；

高效的學(xué)習(xí)路徑是什么？就是數(shù)據(jù)分析的流程。一般大致可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來實(shí)現(xiàn)一個數(shù)據(jù)分析師的學(xué)成之旅。按這樣的順序循序漸進(jìn)，你會知道每個部分需要完成的目標(biāo)是什么，需要學(xué)習(xí)哪些知識點(diǎn)，哪些知識是暫時不必要的。然后每學(xué)習(xí)一個部分，你就能夠有一些實(shí)際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會愿意花更多的時間投入進(jìn)去。以解決問題為目標(biāo)，效率自然不會低。

按照上面的流程，我們分需要獲取外部數(shù)據(jù)和不需要獲取外部數(shù)據(jù)兩類分析師，總結(jié)學(xué)習(xí)路徑如下：

1.需要獲取外部數(shù)據(jù)分析師：

python基礎(chǔ)知識

python爬蟲

SQL語言

python科學(xué)計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

回歸分析方法

數(shù)據(jù)挖掘基本算法：分類、聚類

模型優(yōu)化：特征提取

數(shù)據(jù)可視化：seaborn、matplotlib

2.不需要獲取外部數(shù)據(jù)分析師：

SQL語言

python基礎(chǔ)知識

python科學(xué)計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

回歸分析方法

數(shù)據(jù)挖掘基本算法：分類、聚類

模型優(yōu)化：特征提取

數(shù)據(jù)可視化：seaborn、matplotlib

接下來我們分別從每一個部分講講具體應(yīng)該學(xué)什么、怎么學(xué)。

數(shù)據(jù)獲?。汗_數(shù)據(jù)、Python爬蟲

如果接觸的只是企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)，不需要要獲取外部數(shù)據(jù)的，這個部分可以忽略。

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對較高。

另一種獲取外部數(shù)據(jù)費(fèi)的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點(diǎn)贊排行、網(wǎng)易云音樂評論排行列表?；诨ヂ?lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對某個行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁爬蟲。如果是初學(xué)，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也需要 Python 的知識，以后遇到的問題也可以在這個教程查看）

網(wǎng)上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網(wǎng)頁爬取，一方面是網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎(chǔ)的爬蟲之后，你還需要一些高級技巧，比如正則表達(dá)式、模擬用戶登錄、使用代理、設(shè)置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應(yīng)對不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網(wǎng)站、問答網(wǎng)站、點(diǎn)評網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、婚戀網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，都是很好的練手方式。這些網(wǎng)站可以獲得很有分析意義的數(shù)據(jù)，最關(guān)鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數(shù)據(jù)存?。篠QL語言

你可能有一個疑惑，為什么沒有講到Excel。在應(yīng)對萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時候，Excel對于一般的分析沒有問題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會力不從心，數(shù)據(jù)庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會以SQL的形式來存儲數(shù)據(jù)，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數(shù)據(jù)。

SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)一定是大而繁復(fù)的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據(jù)你的需要提取2018年所有的銷售數(shù)據(jù)、提取今年銷量最大的50件商品的數(shù)據(jù)、提取上海、廣東地區(qū)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

數(shù)據(jù)庫的增、刪、查、改：這些是數(shù)據(jù)庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠?qū)崿F(xiàn)，所以你只需要記住命令就好。

數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個表之間的聯(lián)系：這個部分是SQL的進(jìn)階操作，多個表之間的關(guān)聯(lián)，在你處理多維度、多個數(shù)據(jù)集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

比如空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)，其中有很多天的數(shù)據(jù)由于設(shè)備的原因是沒有監(jiān)測到的，有一些數(shù)據(jù)是記錄重復(fù)的，還有一些數(shù)據(jù)是設(shè)備故障時監(jiān)測無效的。比如用戶行為數(shù)據(jù)，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進(jìn)行刪除。

那么我們需要用相應(yīng)的方法去處理，比如殘缺數(shù)據(jù)，我們是直接去掉這條數(shù)據(jù)，還是用臨近的值去補(bǔ)全，這些都是需要考慮的問題。

對于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會 pandas 的用法，應(yīng)對一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點(diǎn)如下：

選擇：數(shù)據(jù)訪問（標(biāo)簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充

重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)

相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計、Apply、直方圖等

合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作

分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組

Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表

概率論及統(tǒng)計學(xué)知識

數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本的統(tǒng)計量如何應(yīng)用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設(shè)檢驗？數(shù)據(jù)分析方法大多源于統(tǒng)計學(xué)的概念，所以統(tǒng)計學(xué)的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點(diǎn)如下：

基本統(tǒng)計量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

其他描述性統(tǒng)計量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等

其他統(tǒng)計知識：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計量、ErrorBar

概率分布與假設(shè)檢驗：各種分布、假設(shè)檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統(tǒng)計學(xué)的基本知識，你就可以用這些統(tǒng)計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數(shù)據(jù)的指標(biāo)，其實(shí)可以得出很多結(jié)論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。了解假設(shè)檢驗之后，可以對樣本指標(biāo)與假設(shè)的總體指標(biāo)之間是否存在差別作出判斷，已驗證結(jié)果是否在可接受的范圍。

python數(shù)據(jù)分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實(shí)有很多 Python 數(shù)據(jù)分析的書籍，但每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大。但其實(shí)真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實(shí)現(xiàn)不同案例的假設(shè)檢驗，其實(shí)你就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實(shí)你就可以對大多數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并得出相對精確地結(jié)論。比如DataCastle的訓(xùn)練競賽“房價預(yù)測”和“職位預(yù)測”，都可以通過回歸分析實(shí)現(xiàn)。這部分需要掌握的知識點(diǎn)如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類算法：決策樹、隨機(jī)森林……

基本的聚類算法：k-means……

特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型

調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型

Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數(shù)據(jù)分析的這個階段，重點(diǎn)了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結(jié)論。

當(dāng)然，隨著你實(shí)踐量的增多，可能會遇到一些復(fù)雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的算法：分類、聚類，然后你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種算法模型，對于模型的優(yōu)化，你需要去學(xué)習(xí)如何通過特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來提升預(yù)測的精度。這就有點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的味道了，其實(shí)一個好的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該算是一個初級的數(shù)據(jù)挖掘工程師了。

系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

這個時候，你就已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)分析的基本能力了。但是還要根據(jù)不同的案例、不同的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。能夠獨(dú)立完成分析任務(wù)，那么你就已經(jīng)打敗市面上大部分的數(shù)據(jù)分析師了。

如何進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)呢？

上面提到的公開數(shù)據(jù)集，可以找一些自己感興趣的方向的數(shù)據(jù)，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結(jié)論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發(fā)現(xiàn)一些可用于分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平臺等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經(jīng)驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區(qū)域分布、年齡分布、相關(guān)性分析、未來趨勢預(yù)測等等。隨著經(jīng)驗的增加，你會有一些自己對于數(shù)據(jù)的感覺，這就是我們通常說的數(shù)據(jù)思維了。

你也可以看看行業(yè)的分析報告，看看優(yōu)秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實(shí)這并不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之后，也可以嘗試做一些數(shù)據(jù)分析的競賽，比如 DataCastle 為數(shù)據(jù)分析師專門定制的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預(yù)測訓(xùn)練賽

美國King County房價預(yù)測訓(xùn)練賽

北京PM2.5濃度分析訓(xùn)練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現(xiàn)在。現(xiàn)在就去，找一個數(shù)據(jù)集開始吧?。?/p>

四、考數(shù)據(jù)分析師的條件的

年齡需滿16周歲以上。數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員，考試的條件是年齡需滿16周歲以上。數(shù)據(jù)分析師技能要求：懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂設(shè)計。

以上就是關(guān)于七周成為數(shù)據(jù)分析師網(wǎng)盤相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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