1樓：du知道君
第一步：統計概率理論基礎。
這是重中之重，千里之臺，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這裡首先是市場調研資料的獲取與整理，然後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，到高階的相關，迴歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。
第二步：軟體操作結合分析模型進行實際運用。
關於資料分析主流軟體有（從上手度從易到難）：excel，spss，stata，r，sas等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從資料的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀資料。
第三步：資料探勘或者資料分析方向性選擇。
其實資料分析也包含資料探勘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於資料探勘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。
第四步：資料分析業務應用。
這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要，而這個能力是需要在工作之中一點一滴的積累，也許目前是做零售，會用到一些相關回歸方法，但轉行做電商，又會用到其他的挖掘等方法。業務雖千變萬化，但是分析方法卻萬變不離其宗，所以掌握好技術用到任何乙個環境靠的只有是業務經驗的積累。
當然考個cda的資料分析師證就更好啦。
2樓：愛吃士多啤梨的鹿呀
1) sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理。
2)會用excel/sql做基本的資料分析和展示(3)會用指令碼語言進行資料分析，python or r
4)有獲取外部資料的能力，如爬蟲。
5)會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告。
6)熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。
總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習資料分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒紮實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習**、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習資料分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於資料分析主流軟體有(從上手度從易到難):excel, spss, stata, r, python, sas等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從資料的清洗開始一步步進行處理， 分析，最後輸出結果，檢驗及解讀資料。
如果是實在不懂，還可以去網上找些**課程看。如果是乜有接觸過資料分析的小白，確實建議去cda參加系統的培訓，切記，第一步是必不可少的，是資料分析的基礎。
我想轉行做資料分析師，怎麼入門？
3樓：創業者李孟
資料營銷師入門必會：
1、懂業務。
從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。
一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建資料分析的框架，後續的資料分析也很難進行。另一方面的作用是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。
指掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展資料分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。
高階的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。
指掌握資料分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。
5、懂設計。
懂設計是指運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
4樓：第一職場網
第一職場網「教練式」職業規劃有專門針對資料分析師的職業規劃，包括入門、職業成長路徑設計及行業選擇，你可以關注一下。
5樓：貝貝兒
首先，資料分析的最終能夠目的是促進業務轉化增長，所以資料分析雖然要求出爐資料的技術過硬，但是最核心的要求還是對於業務的理解能力。各位想轉行的小夥伴可以找一下自己目前專業或者行業與資料分析的結合點，考慮從這方面入手。這樣自己對這一領域已經有了瞭解，只要專心學習技術方面的知識就可以。
例如，如果以前從事的是運營工作可以考慮運營+資料分析，如果以前在教育行業工作，挑選公司時，儘量還選擇教育相關行業。
既然找到了結合點，那麼就有了努力的方向，接下來就需要專心提高自己的資料分析技能。
6樓：o2o姐姐
先入門吧，資料分析師目前在行業也算是比較新且熱門的職業，一般是從業務資料分析開始做起，如果本身有些數統和程式設計的基礎的話，上公升到資料探勘會比較容易。目前行業的一些資料科學家待遇是真的好，羨慕啊。
7樓：網友
在cda 的三個月，我總結了3 部分的學習方法： 第一，關於理論：統計學和資料探勘理論是資料分析的基礎，常規的統計理論和資料探勘演算法必須要學會，但是也要有針對性，比如邏輯迴歸、線性迴歸、決策樹、隨機森林是目前金融行業應用最為廣泛的，如果想入行應該重點研究，並要學會製作風險評分卡。
其他演算法瞭解即可。第二，關於工具：python 是主流，必須要學會，如果想入金融行業必須要會sas，網際網絡金融公司是用python 做資料探勘，用sas 關聯oracle 資料庫進行資料的提取、清洗。
第三，行業定位：在學習資料分析之前，請先定位好行業，這樣學習才有針對性，提早在工具上面做準備，優勢也就越大，工具算是一種敲門磚之一。
轉行資料分析需要做什麼?
8樓：環球青藤
軟素質：是否對資料分析感興趣，是否具有良好的自主學習能力與告派溝通表達能力。
想要從事乙個行業，首先是要感興趣，如果你對資料分析無感，在面對大量資料運算感到頭疼，更對程式設計學習表示抗拒，那可能入門資料分析對你來說有點困難。
同時，自主學習能力也很重要，對於那些完全不瞭解資料分析的人來說，轉行需要重頭學起，而資料分析所涉及的知識體系非常龐大，需要學習者持續不斷地學習。
溝通表達能力不用多說，職場通用技能，作為一名資料分析師，經常需要和業務溝通了解需求，也經常要將晌侍資料分析得到的結果進行視覺化表達，和領導溝通，利用資料分析結果進行有效決策。因此，襪謹賀良好的溝通表達能力很重要。
硬技能：瞭解資料庫、資料倉儲、資料採集，excel、sql，python 等。
零基礎轉行資料分析有多難？
9樓：山西新華電腦學校
當前，國家大資料戰略實施已經到了落地的關鍵時期，大資料技術產業創新發展、大資料與實體經濟深度融合、以及大資料安全管理與法律規制等方面都進入了攻堅階段大資料領域的人才需求主要圍繞大資料的產業鏈，涉及到資料的採集、整理、儲存、安全、分析、呈現和應用，崗位多集中在大資料平臺研發、大資料應用開發、大資料分析和大資料運維等幾個崗位。當前整個it行業對於大資料人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上公升的發展趨勢。
零基礎即可學習的哦，
資料分析培訓對就業有幫助嗎
10樓：達內培訓機構
資料分析培訓對就業有幫助，如需資料分析培訓推薦選擇【達內教育】，該機構按照企業要求確定招生人數，按滑悉輪照企業要求定製課程內容，培養企業需要的技術人才，保證入崗能完全勝任。
資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，將它們加以彙總和理解並消化，以求最大化地開發資料的功能，發揮資料的作用。【資料分析】是為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。資料分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的資料中的資訊集中和提煉出來，從而找出所研究物件的內在規律。
在實際應用中，資料分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。資料分析是有組織有目的地收集資料、分析資料，使之成為資訊的過程。感興趣的話點選此處，免費學習一下。
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資料分析需要掌握哪些知識，資料分析需要掌握哪些知識呢
1 具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通 2 具有資料分析和資料倉儲建模的專案實踐經驗 3 3年及以上資料分析經驗，有網際網路產品 運營分析經驗 4 熟悉r sas spss等統計分析軟體，熟練運用python，熟練使用 sql hive等 5 本科或以上學歷，數學 統計 計算機 運籌學等相關專業...
如何對學生考試成績進行資料分析，如何用excel對學生的考試成績進行簡單的分析與統計
1 關鍵是培養學生學bai習的du興趣,學生有了興趣,何愁教不zhi好?他們自己dao也會學了.2 掌握有效版的教學方法.3 教師自己權要有文字解讀能力,課堂上要讓學生大膽說出自己的理解.4 要重視教學,培養學生用 我手寫我心 文章不在於技巧,關鍵在於富有真情實感.5 掌握一些實用的教學法,多向名家...
錄入好的調查問卷，該如何進行資料分析？
問卷調查資料分析方法有哪些 spss分析調查問卷資料的方法 當我們的調查問卷在把調查資料拿回來後，我們該做的工作就是用相關的統計軟體進行處理，在此，我們以spss為處理軟體，來簡要說明一下問卷的處理過程，它的過程大致可分為四個過程 定義變數 資料錄入 統計分析和結果儲存。51調查網，讓調查更簡單方便...