1. 新手怎麼學習數據分析
第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。
而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。
在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。
數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。
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2. 數據分析師需要具備哪些基礎知識
【導讀】在當前的大數據時代背景下，數據分析師的發展前景是比較廣闊的，未來傳統行業也會釋放出大量的數據分析崗位。要想成為數據分析師，需要具備三方面基礎知識，可以按照自身的知識結構進行階段性學習。
第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。
而要想快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用的過程中，輔助演算法以及行業知識的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。
在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。
數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。
關於數據分析師需要具備哪些基礎知識，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素大數據工程師具備能力等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
3. 數學零基礎
數學其實並不復雜，只要方法得當，你會發現數學其實並沒有想像中的那麼難。因為數學學科很特殊，它的條理脈絡非常清晰，復習的時候，順著脈絡，是很容易抓住整個主幹的。
其實，對數學基礎的構建，是相對其他學科而言，容易的多。因為數學知識點的起點、推導過程、公式定理的應用案例非常明確，所以只要從數學公式入手，找到其公式的起點和過程，就能把基礎知識拿下。
一、夯實基礎的重點方法
特別是基礎差的同學，一定要老老實實的從課本開始，不要求快，要復習一個章節，掌握一個章節。
具體的方法是，先看公式，理解、記住，然後看課後習題，用題來思考怎麼解，不要計算，只要思考就好，然後再翻課本看公式定理是怎麼推導的，尤其是過程和應用案例。
特別注意這些知識點為什麼產生的。如集合、映射的數學意義是為了闡述兩組數據（元素）之間的關系。而函數就是立足於集合。並由此產生的充要條件等知識點。
通過這么去理解，你會發現，數學基礎很快就能掌握。但記住，一定要循序漸進，不能著急。
對於容易犯的錯誤，要做好錯題筆記，分析錯誤原因，找到糾正的辦法；不能盲目做題，必須在搞清楚概念的基礎上做才是有效的，因為盲目大量做題，有時候錯誤或者誤解也會得到鞏固，糾正起來更加困難。
對於課本中的典型問題，要深刻理解，並學會解題後反思：反思題意，防止誤解；反思過程，防止謬誤；反思方法，精益求精；反思變化，高屋建瓴。
這樣不僅能夠深刻理解這個問題，還有利於擴大解題收益，跳出題海！
二、提高基礎知識應用
在注重基礎的同時，又要將高中數學合理分類。分類其實很簡單，就是按照課本大章節進行分類即可。
在復習過程中，速度快、容量大、方法多，特別是基礎不好的同學，會有聽了沒辦法記，記了來不及聽的無所適從現象，但是做好筆記又是不容忽視的重要環節，那就應該記關鍵思路和結論，不要面面俱到，課後整理筆記，因為這也是再學習的過程。
再談做題。做題大家都認為是復習的主旋律，其實不是的。不論對於哪種層次的學生，看題思考才是復習數學的主旋律。
看題主要是看你不會做的題，做錯的題，尤其是卡住你的那一個步驟。為什麼答案中這道題這個步驟這么寫，為什麼用這個公式。
這個公式是從那幾個條件確立的，它的出現時為了解決什麼問題。這是思考方向。很多同學都有這個問題，題目不會做，往往就是一步卡死，只要這一步解決了，後面都會。
這就是因為沒有找到應用的要點。
其實數學題目並不難，所給的條件都能夠利用，得出一個有用的結論，這個結論是我們所要用來解決問題的關鍵，這就是數學解題的形式。
前一天晚上，一個同學問我為什麼題目不會做，特別是數列問題。這里我就舉數列的問題，來說明如何解題和如何看題。
打比方說，很多數列都是要求通項公式，大家都知道，求通項的方法不外乎是Sn+1-Sn，或者是：
Sn-Sn-1，要不就是求首項和其公差或公比。這是基本思路。那麼題目給我們的條件也許是繁復的函數式子，但只要方向不變，就能確保把題做出來。
我們都知道，兩點確定一條直線，那麼數學也是兩個條件確定一個式子。
三、合理有效的針對性練習
練習應具有針對性、同步性，如果見題就做常常起不到鞏固作用，效益低、效果差；還要學會限時完成，才能提高效率，增強緊迫感，不至於形成拖拉作風；
正確對待難題，即使做不出，也應該明確此刻的收獲不一定小，因為實質上已經鞏固了相關知識與方法，達到了一定的目的，不能因此影響信心。遇到困難問題，應先自己思考，實在沒有頭緒要及時向同學或老師請教，防止問題積累，降低學習熱情。
四、數學思維的培養
平時教學中，好多同學都是一聽就懂，一看就會，但是一做就錯。什麼原因呢？這是因為沒有達到應有的思維層次。
由於學習有三個能力層次：
一是「懂」，只要教師講解清楚，問題選取適當，同學認真投入，一般沒有問題，這是思維的較低層次；
二是「會」，也就是在懂的基礎上能夠模仿，需要在適量的練習中得以體現，相對來說思維上了一個台階；
三是「悟」，要悟出解決問題的道理，能夠總結出解題的規律，並且能夠靈活應用它解決其他問題，從本質上把握解決問題的思維方法，這是思維的高層次，也是我們追求的目標。
因此。在復習過程中，應該立足於基礎，然後學會思考，特別是按照前面的方法學會看題。最後才是鞏固練習，而不是盲目的做題。
五、提高做題技巧
做題的時候，第一立足點是題目本身，而不是知識點，數學題非常講究邏輯。題目讓干什麼就做什麼，不要自以為是，憑空套用，要看清楚問什麼，條件是什麼，這些條件能列出什麼式子，或者應該設什麼未知數。
這些問題要從那幾個角度出發。這些角度能切合的條件是什麼。這樣才是做題的根本技巧。所有尖子生的思維大多如此。而不是直接套用知識點，除非單純的考察簡單的知識點題型。
一旦基礎穩固後，就可以適當的做一些難題，如果不會的話，一定要看題。前面說過，看題的關鍵是卡住你的那一個步驟，而不是盲目的看知識點，如果參看答案而不思考的話，看100遍你也仍舊不會。
4. 學大數據需要具備什麼基礎
說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，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、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，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，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(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，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。