新手如何学数据分析

新手学数据分析方法。

1、先学会Excel数据分析，这个比较简单，会使用Excel软件即可。

2、SQL数据库语言，学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习，客户端这里推荐MYSQL。

3、学会数据可视化或者商业智能，可用Tableau或者FineBI。

数据分析需要掌握哪些知识

数据分析师的基本工作流程：

1.定义问题

确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2.数据获取

数据获取的方式有很多种：

一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3.数据预处理

对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4.数据分析与建模

这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5.数据可视化和分析报告撰写

学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。

数据分析入门需要掌握的技能有：

1. SQL（数据库）：

怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2. excel

分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。

熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。

3.Python或者R的基础：

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。

4.学习一个可视化工具

如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。

一. 数据分析，需要掌握哪些必备的统计学知识

描述统计学

1.平均值、中位数、众数

2.方差、标准差

3.统计分布：正态分布、指数分布、二项分布、卡方分布

推论统计学

1.假设检验

2.置信区间

3.显着性测试

实验设计

1.A／B测试

2.实验条件控制

3.双盲测试

4.幂律分布

二、数据分析的常用工具都有哪些？

SQL：数据科学家的必备技能

ECXCEL：容易上手，所见即所得，无需编程即可对数据进行运算和作图。

R：专门为数据科学而设计的语言，在数据科学领域比PYTHON略微受欢迎些。

Python：简单易学，功能强大且丰富，是大学教授中最受欢迎的编程语言。

Spark:专为大规模数据处理而设计的基于内存计算的引擎。

Tableau: 帮人们查看并处理数据，可进行快速分析、可视化并分享结果

推荐学python

从事数据科学所需要掌握的技能都有哪些？

要从事数据科学，我们需要从数据知识、计算机知识、专业知识这三个维度考虑

具有分析思维

基本的大学数学知识，包括微积分和线性代数。

统计学知识，包括描述统计学和推导统计学

编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句

算法知识，如回归、分类、聚类算法等。

数据可视化，将你的分析结果展示出来。

领域专业知识，如商业知识、生物知识等，视具体分析的问题而定。

三.科学数据的工作流程是怎么样的？

虽然数据分析是一个不断迭代的过程，而且不同的步骤会有些交叉，但是我们依然可以将过程简化为以下七个步骤：

明确的问题

收集原始数据

数据清洗

数据探索

应用模型进行深度分析

传达分析结果

是分析过程可再现