❶ 数据分析零基础学习吗
零基础学数据分析师当然是可行的，至于什么人适合学，其实没有哪一种特定的人群一定适合学数据分析，也没有哪一种人一定不适合。
首先你的学历要好，从招聘信息就可以体现出来。而是技术要好，同等的技术面试的时候选择肯定会选技术好学历高的对不。
不要觉得什么火就学什么，
不要听机构的各种画饼，
不要信营销号的大力鼓吹。
首先你大概率不是真心想学数据分析
而是不满足于现状想要破局
你可能觉得迷茫而不知所措
数据分析的各种宣传扑面而来的情况下
仿佛一根救命稻草似的想要让人抓住
其次你可能觉得数据分析岗位工资很高
各大培训机构给你展示上万两三万的比比皆是
还都是boss直聘等官方招聘平台上面的
但是往下细分你就会发现这些岗位
你学历低，或者技术菜大概率进不去
❷ 我想学习数据分析，该如何下手呢，好像这个需要懂的东西很多，需要多久时间能学好呢
1、首先推荐一套书：CDA数据分析师系列丛书，人大经济论坛 主编的一共三本，第一本比较基础，第二本第三本就有点深度，而且后两本是以SAS EG模块为基础的，讲的也比较好懂
2、学数据分析必须精通一款或几款软件，我个人推荐SAS ，可以以SAS EG模块开始学习，SAS/EG模块类似于SPSS界面，但是如果你细致研究还可以触及到代码层次，很利于以后发展。
3、概率论与数理统计这本教材是必备的，当然你如果专业知识学的好就无所谓。
4、案例学习法：数据分析有层次之分，常规报表分析、即席查询、多维分析、警报、统计分析、预测、预测型建模等。虽然每个阶段深度不一样，但是可以逐步在脑中建立案例体系，比如说常规报表分析，分析的内容可以是些财报，你可以找找销售中着名的杜邦分析图法的案例；统计分析阶段中的关联分析，着名案例《啤酒和尿布》；再如预测阶段，利用时间序列知识预测未来三个季度GDP；预测型建模，这个阶段就复杂了，比如说客户响应模型、欺诈侦测等，你可以找找案例，这种案例不太好找，而且也需要软件支持，比如你得了解企业级数据挖掘系统EM使用
5、平时多阅读关于数据分析的文章，增进自己对数据分析的兴趣。更重要的是参加一些数据分析相关的面试 沙龙 讲座等活动。了解数据分析这个行业走向。这个很重要，与一个数据分析师交流一个小时要比你在图书馆看十个小时的书要强的多，千万不要闭门造车！
6掌握基础这书面的知识个把月就可以搞定，但是数据分析并没有表面上这么简单，多做分析很重要，要有实际的项目经验才OK，知识并不是最重要，能力才是关键。
都是手打亲！
❸ 零基础学数据分析应该怎么入门
数据科学是一门应用学科，需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面就简单提供一个数据分析入门的路径：
第一阶段：Excel数据分析
每一位数据分析师都脱离不开Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
第二阶段：SQL数据库语言
作为数据分析人员，首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。
第三阶段：数据可视化&商业智能
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。
学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
❹ 自学数据分析需要多长时间
一般培训的时间大概就是一年左右，自学的话时间应该会更久，这也是根据个人实际情况来的，学习能力好的可能也就一年多，差点的话，两年、三年或者放弃都是可能的，因为数据分析的专业能力很强，要求也是非常高的。
❺ 零基础学习数据分析要做哪些准备
1.统计学相关知识统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。
2. EXCEL
不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。而且大家都有一定基础，平时工作中也经常用，学习起来应该很容易，重点应该加强对于各类函数以及EXCEL数据可视化的学习。
3.代码语言的了解
数据分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，这些都需要强大的代码知识做支撑，所以有想学习数据分析的小伙伴可以在学习之前初步对代码有一个了解，这样不至于真正学习起来手足无措。
关于零基础学习数据分析要做哪些准备，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❻ 学数据分析需要具备什么基础,零基础好学吗
Excel、SQL、Python是数据分析师必知必会的3个基本工具，下面一个个来看：
对于Excel的学习，如果意向的岗位不是那种纯excel的数据分析师岗位的话，建议不需要花费太多时间在excel上，主要要掌握vlookup、透视表和一些常用图表，不会的函数就直接网络。
SQL核心！sql一定要熟，完全没有基础的同学可以先看《sql必知必会》，了解sql的一些基本知识，增改删查，主要看查询的部分。看完这本书后你对sql的语法应该有了一些基本的了解，学会之后，还需要多加练习，推荐一个练习的网站，牛客网编程，强力推荐，可以自动批改sql正误，纯中文，还有题目讲解。
相对上面两个工具，python的学习难度会稍微大一些。python能干很多事，对于数据分析师来说，主要应掌握基础语法和数据科学的模块，主要包括pandas numpy 和机器学习库sklearn等，
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❼ 零基础转行数据分析有多难
数据分析行业在国内虽然是朝阳产业，但由于高校人才输出尚无法完全满足需求，促使企业更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历，故而行业整体门槛并不苛刻。
拿数据分析就业市场上两类主要的分类来说，纯数据岗学历涵盖从高职到博士，另一类数据赋能岗门槛包容性比纯数据岗更大。
CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生，以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训，毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课，以CDA数据分析师标准大纲要求，从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用（如：Excel、SQL、SPSS、Python等）—数据挖掘算法模型，一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发，使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员，使CDA就业班课程更符合就业要求，达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。
❽ 数据分析师大概要学习多久
自学最快3个月通过，最长两年。不论学什么技能也是要看个人情况的。自学的话需要掌握一些技能如下：
数据分析入门需要掌握：
1、SQL（数据库）：从数据库取数据，取到想要的特定的数据，等这些问题就是首要考虑的问题，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。
想要学习数据分析建议不如报班学习，这样更系统更快捷，推荐到CDA数据认证中心就不错。CDA已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员10万+人次；已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试，报考考生数万人。
❾ CDA数据分析师培训一般需要多久，一般需要具备哪些基础呢，培训的质量高吗
如果是零基础学习数据分析的话，还是蛮费力的。现在市面上的培训普遍至少三个月，这也仅仅是入门，如果要完全学精通的话，需要结合实际业务做个两年左右。参加数据分析培训可以拥有一块不错的敲门砖，但真正的提升还在于实战，或者先去培训一下，然后找份工作进行实践。
大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。对此，要理解大数据的大的准确含义。大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。大数据中的大绝非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。
想了解更多CDA的学习时间的信息，推荐到CDA数据认证中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。
❿ 零基础能自学大数据分析吗
目前数据分析行业有很大的人才缺口，未来3年内市场规模预计将达到2000亿，就业前景很好。但是入门门槛相对其他行业较高，专业性非常强，需要有过硬的技术来进行大量的数据处理，报培训班跟着专业的老师进行学习，可以更加系统掌握内容，少走弯路，同时老师也可以对你进行一个督促。
1、 数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、 数据分析要学什么？
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：
BI看板图
企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
如果看到这里，你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备，但是你是零基础实在不知道如何入行的话，欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲，并且免费做数据分析师的入门咨询。