❶ 數據分析零基礎學習嗎
零基礎學數據分析師當然是可行的，至於什麼人適合學，其實沒有哪一種特定的人群一定適合學數據分析，也沒有哪一種人一定不適合。
首先你的學歷要好，從招聘信息就可以體現出來。而是技術要好，同等的技術面試的時候選擇肯定會選技術好學歷高的對不。
不要覺得什麼火就學什麼，
不要聽機構的各種畫餅，
不要信營銷號的大力鼓吹。
首先你大概率不是真心想學數據分析
而是不滿足於現狀想要破局
你可能覺得迷茫而不知所措
數據分析的各種宣傳撲面而來的情況下
彷彿一根救命稻草似的想要讓人抓住
其次你可能覺得數據分析崗位工資很高
各大培訓機構給你展示上萬兩三萬的比比皆是
還都是boss直聘等官方招聘平台上面的
但是往下細分你就會發現這些崗位
你學歷低，或者技術菜大概率進不去
❷ 我想學習數據分析，該如何下手呢，好像這個需要懂的東西很多，需要多久時間能學好呢
1、首先推薦一套書：CDA數據分析師系列叢書，人大經濟論壇 主編的一共三本，第一本比較基礎，第二本第三本就有點深度，而且後兩本是以SAS EG模塊為基礎的，講的也比較好懂
2、學數據分析必須精通一款或幾款軟體，我個人推薦SAS ，可以以SAS EG模塊開始學習，SAS/EG模塊類似於SPSS界面，但是如果你細致研究還可以觸及到代碼層次，很利於以後發展。
3、概率論與數理統計這本教材是必備的，當然你如果專業知識學的好就無所謂。
4、案例學習法：數據分析有層次之分，常規報表分析、即席查詢、多維分析、警報、統計分析、預測、預測型建模等。雖然每個階段深度不一樣，但是可以逐步在腦中建立案例體系，比如說常規報表分析，分析的內容可以是些財報，你可以找找銷售中著名的杜邦分析圖法的案例；統計分析階段中的關聯分析，著名案例《啤酒和尿布》；再如預測階段，利用時間序列知識預測未來三個季度GDP；預測型建模，這個階段就復雜了，比如說客戶響應模型、欺詐偵測等，你可以找找案例，這種案例不太好找，而且也需要軟體支持，比如你得了解企業級數據挖掘系統EM使用
5、平時多閱讀關於數據分析的文章，增進自己對數據分析的興趣。更重要的是參加一些數據分析相關的面試 沙龍 講座等活動。了解數據分析這個行業走向。這個很重要，與一個數據分析師交流一個小時要比你在圖書館看十個小時的書要強的多，千萬不要閉門造車！
6掌握基礎這書面的知識個把月就可以搞定，但是數據分析並沒有表面上這么簡單，多做分析很重要，要有實際的項目經驗才OK，知識並不是最重要，能力才是關鍵。
都是手打親！
❸ 零基礎學數據分析應該怎麼入門
數據科學是一門應用學科，需要系統提升數據獲取、數據分析、數據可視化、機器學習的水平。下面就簡單提供一個數據分析入門的路徑：
第一階段：Excel數據分析
每一位數據分析師都脫離不開Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量，可以應付絕大部分分析工作。雖然現在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。
第二階段：SQL資料庫語言
作為數據分析人員，首先要知道如何去獲取數據，其中最常見的就是從關系型資料庫中取數，因此可以不會R，不會python，但是不能不會SQL。DT時代，數據正在呈指數級增長。Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產品有一點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習資料庫。
第三階段：數據可視化&商業智能
數據可視化能力已經越來越成為各崗位的基礎技能。領英的數據報告顯示，數據可視化技能在歷年年中國最熱門技能中排名第一。
學習數據分析可以到CDA數據分析認證中心了解一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。
❹ 自學數據分析需要多長時間
一般培訓的時間大概就是一年左右，自學的話時間應該會更久，這也是根據個人實際情況來的，學習能力好的可能也就一年多，差點的話，兩年、三年或者放棄都是可能的，因為數據分析的專業能力很強，要求也是非常高的。
❺ 零基礎學習數據分析要做哪些准備
1.統計學相關知識統計學是數據分析的基礎，因為數據分析需要對大量數據進行統計分析，大家可以通過對統計學的學習，培養數據分析最基本的一些邏輯思維。
2. EXCEL
不要小看EXCEL，它可是最初級的數據分析工具，在處理的數據量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對於各類函數以及EXCEL數據可視化的學習。
3.代碼語言的了解
數據分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數據分析的小夥伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至於真正學習起來手足無措。
關於零基礎學習數據分析要做哪些准備，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❻ 學數據分析需要具備什麼基礎,零基礎好學嗎
Excel、SQL、Python是數據分析師必知必會的3個基本工具，下面一個個來看：
對於Excel的學習，如果意向的崗位不是那種純excel的數據分析師崗位的話，建議不需要花費太多時間在excel上，主要要掌握vlookup、透視表和一些常用圖表，不會的函數就直接網路。
SQL核心！sql一定要熟，完全沒有基礎的同學可以先看《sql必知必會》，了解sql的一些基本知識，增改刪查，主要看查詢的部分。看完這本書後你對sql的語法應該有了一些基本的了解，學會之後，還需要多加練習，推薦一個練習的網站，牛客網編程，強力推薦，可以自動批改sql正誤，純中文，還有題目講解。
相對上面兩個工具，python的學習難度會稍微大一些。python能幹很多事，對於數據分析師來說，主要應掌握基礎語法和數據科學的模塊，主要包括pandas numpy 和機器學習庫sklearn等，
想要了解更多關於數據分析的問題可以到CDA認證中心咨詢一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。
❼ 零基礎轉行數據分析有多難
數據分析行業在國內雖然是朝陽產業，但由於高校人才輸出尚無法完全滿足需求，促使企業更注重數據分析崗從業者的實操能力而非學歷，故而行業整體門檻並不苛刻。
拿數據分析就業市場上兩類主要的分類來說，純數據崗學歷涵蓋從高職到博士，另一類數據賦能崗門檻包容性比純數據崗更大。
CDA數據分析就業班針對時間充裕、零基礎的專科、本科在校生，以及待業、期待從事數據分析的工作人員提供3個月全脫產集訓，畢業推薦相關工作單位。 CDA數據分析就業班每期至少十位以上相關領域專家授課，以CDA數據分析師標准大綱要求，從資料庫管理—統計理論方法—數據分析主要軟體應用（如：Excel、SQL、SPSS、Python等）—數據挖掘演算法模型，一整套數據分析流程技術進行系統講解。還將從金融、醫葯、保險、電商、零售等行業需求出發，使用實際案例手把手將數據分析技術傳授給學員，使CDA就業班課程更符合就業要求，達到企業用人標准，快速在大數據時代找准工作定位。學員畢業要求能夠完成商業數據分析項目。
❽ 數據分析師大概要學習多久
自學最快3個月通過，最長兩年。不論學什麼技能也是要看個人情況的。自學的話需要掌握一些技能如下：
數據分析入門需要掌握：
1、SQL（資料庫）：從資料庫取數據，取到想要的特定的數據，等這些問題就是首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
2、excel：分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。
3、Python或者R的基礎：必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。
4、學習一個可視化工具：如果想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。
想要學習數據分析建議不如報班學習，這樣更系統更快捷，推薦到CDA數據認證中心就不錯。CDA已進行500多期線上線下數據分析及大數據培訓課程，培養學員10萬+人次；已在全國70+城市舉辦15屆CDA數據分析師認證考試，報考考生數萬人。
❾ CDA數據分析師培訓一般需要多久，一般需要具備哪些基礎呢，培訓的質量高嗎
如果是零基礎學習數據分析的話，還是蠻費力的。現在市面上的培訓普遍至少三個月，這也僅僅是入門，如果要完全學精通的話，需要結合實際業務做個兩年左右。參加數據分析培訓可以擁有一塊不錯的敲門磚，但真正的提升還在於實戰，或者先去培訓一下，然後找份工作進行實踐。
大數據是指利用常用軟體工具捕獲、管理和處理數據數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。對此，要理解大數據的大的准確含義。大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而是採用所有數據的方法。大數據中的大絕非絕對意義的大，指全體數據，有時並非真的「大」。
想了解更多CDA的學習時間的信息，推薦到CDA數據認證中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證， 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。
❿ 零基礎能自學大數據分析嗎
目前數據分析行業有很大的人才缺口，未來3年內市場規模預計將達到2000億，就業前景很好。但是入門門檻相對其他行業較高，專業性非常強，需要有過硬的技術來進行大量的數據處理，報培訓班跟著專業的老師進行學習，可以更加系統掌握內容，少走彎路，同時老師也可以對你進行一個督促。
1、 數據分析要學多久？
每個人的學習能力和基礎都不同，所以數據分析的學習周期也不同。如果是通過自學的方式，由於無專業老師指導及無法系統的學習，這個周期可能會很長。一般來講，如果零基礎的學習者進行系統的培訓，最快也要將近三、四個月的時間。數據分析的學習應該首先從熟悉表以及表結構開始，它的原點一定是在首先了解熟悉Excel的基礎上，在能夠從資料庫里提數的基礎上再進行技能的升級。你的技能從能夠從資料庫里提數，並且用Excel和BI處理幾萬行的小數據量，到使用python批量化處理幾十萬甚至百萬行中量級數據量，到最終使用大數據的相關組件，例如hadoop，spark，flume等組件處理千萬級甚至是億級大數據量。每一個階段所需要的工具加方法論都是不一樣的。一般而言，對於自學而成為能處理中量級數據量的分析師而言，得至少入門python的pandas，numpy等數據處理庫。這個零自學的周期，也一般跟悟性和自律有關，悟性和自律性高的同學，可能在4個月能夠掌握；如果悟性和自律性不高的同學，這個周期有可能就是半途而廢，無法估量時間了。這里給大家推薦一下聚數學院的《數據分析實戰就業班》（聚數學院)，專注於培養數據分析師的數據處理能力、數據分析能力和數據挖掘能力，課程內容從資料庫管理、統計理論方法、數據分析主流軟體的應用到數據挖掘演算法等，對一整套數據分析流程技術進行系統講解並配以實戰練習，學完之後，學習者可以直接達到數據分析師的水平。
2、 數據分析要學什麼？
(1) Excel
說起Excel可能會有人覺得這個很簡單，但是Excel確實是一個功能強大的利器。零基礎學數據分析師一定要從Excel入門，因為Excel是處理小型數據量企業用的最多的工具，在基礎數據分析師與數據運營崗位中具有極其重要的地位。作為數據分析師的核心工具，具體學習內容有Excel函數技巧（查找函數、統計函數、邏輯函數）、Excel快速處理技巧（格式調整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數據氣泡地圖）等。
(2) Mysql
SQL同樣是零基礎學習數據分析的核心內容。因為作為數據分析師，你首先要解決的問題就是你要有數據來做分析。通常企業都會有自己的資料庫，數據分析師首先得根據業務需要知道自己要從企業資料庫中提取哪些數據。企業如果部署本地資料庫，那麼一定是SQL語言做提取數據的語言。SQL簡單易懂，非常容易上手，並且是非學不可的。SQL語言從學習MySQL資料庫開始，涉及對表結構數據的增刪改查。真正在企業裡面，數據分析師一般不會有增刪改的許可權，只會有查的許可權。學員應該重點掌握查的各種句式。
(3) Python
Python的基礎對於數據分析師而言是非常重要的。對於十萬級或者百萬級數據量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數據又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數據的利器。因為Python有很多的第三方強大的庫，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫能讓數據分析師對百萬數據進行數據清理和畫圖分析。Python不僅能數據清洗，畫圖，還能用sklearn進行大數據演算法分析。雖然Python是數據分析的重要工具，但是不同的職業發展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。
(4) BI商業智能工具
BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然後得出很多指標圖。它是一個大屏的看板，如下圖：
BI看板圖
企業銷售指標，運營指標，物流指標等等。這些圖可以表示企業在過去5個月的平均銷售單價，過去24個月銷售的物流發貨量的變化曲線，甚至是現在實時的銷售額，這些都是企業關心的問題。有了這個看板，領導層在監控企業業務方面就有了非常直觀的數據，以供他們及時做出決策調整。現在市面上比較流行的BI軟體，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟體實際上都是非常類似的，學起來難度也不大。學習FineReport、FineBI由入門到精通，快速挖掘數據價值，將這些數據轉化成有用的信息，讓企業決策有數據依據，從而驅動企業決策和運營。
(5) 數理統計與數據運營
數理統計和數據運營方法論是數據分析師的理論基石。數理統計包括概率論，統計學，線性代數，以及基礎的微積分理論。這些內容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內涵都需要有所掌握。由於整個數據分析的源頭其實就是脫胎於描述性統計分析的。描述性統計分析是對樣本的總數、均值等指標做統計的；而數據分析後續涉及到的演算法則是架構在統計學上更深一層次的建模。因此，掌握數理統計的相關知識對於入門數據分析師而言是基礎且必要的。
那數據運營方法論是什麼呢？數據運營方法論實際上是學習各個行業所運營的分析模型。例如，對電商而言，漏斗分析可以分析出來進入主頁的人數PV1，到進入服裝板塊的人數PV2，PV2/PV1就可以得出一個進入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關分析，A/B test等。對於想往管理路線發展的數據分析師來講，數據運營是必須要學習的知識。其實數據運營知識也不復雜，就是根據自身業務需求將指標拆解到最細，然後運用同比和環比兩種數據分析方式。
(6) 機器學習
最後一個進階要求數據分析師掌握對大量數據分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統計分析和運用數據運營方法進行分析了，而是進行預測分析。預測分析的本質是利用已有的數據做出一套變數x，與預測最終值y之間的關系（也就是數學演算法公式），然後利用這套演算法，將更多的x輸入演算法中去得出一個預測的y值，這里聽不懂沒關系。總之，這個階段的數據分析是利用大量的歷史數據構建出一套數學公式（也就是演算法），用這個數學公式去對未來進行預測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據演算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預測對於商業世界是有著極大變現意義的。要想成為掌握演算法的數據分析師，機器學習是不可跳過的入門。學員應該從簡單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學習等，逐漸學習更多像決策樹，隨機森林，SVM等更高級的演算法。
如果看到這里，你覺得自己心理上已經就入門數據分析師方向做好了准備，但是你是零基礎實在不知道如何入行的話，歡迎私聊獲取免費的數據分析師知識點大綱，並且免費做數據分析師的入門咨詢。