1. 新手怎么学习数据分析
第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
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2. 数据分析师需要具备哪些基础知识
【导读】在当前的大数据时代背景下，数据分析师的发展前景是比较广阔的，未来传统行业也会释放出大量的数据分析岗位。要想成为数据分析师，需要具备三方面基础知识，可以按照自身的知识结构进行阶段性学习。
第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。
在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。
关于数据分析师需要具备哪些基础知识，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素大数据工程师具备能力等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
3. 数学零基础
数学其实并不复杂，只要方法得当，你会发现数学其实并没有想象中的那么难。因为数学学科很特殊，它的条理脉络非常清晰，复习的时候，顺着脉络，是很容易抓住整个主干的。
其实，对数学基础的构建，是相对其他学科而言，容易的多。因为数学知识点的起点、推导过程、公式定理的应用案例非常明确，所以只要从数学公式入手，找到其公式的起点和过程，就能把基础知识拿下。
一、夯实基础的重点方法
特别是基础差的同学，一定要老老实实的从课本开始，不要求快，要复习一个章节，掌握一个章节。
具体的方法是，先看公式，理解、记住，然后看课后习题，用题来思考怎么解，不要计算，只要思考就好，然后再翻课本看公式定理是怎么推导的，尤其是过程和应用案例。
特别注意这些知识点为什么产生的。如集合、映射的数学意义是为了阐述两组数据（元素）之间的关系。而函数就是立足于集合。并由此产生的充要条件等知识点。
通过这么去理解，你会发现，数学基础很快就能掌握。但记住，一定要循序渐进，不能着急。
对于容易犯的错误，要做好错题笔记，分析错误原因，找到纠正的办法；不能盲目做题，必须在搞清楚概念的基础上做才是有效的，因为盲目大量做题，有时候错误或者误解也会得到巩固，纠正起来更加困难。
对于课本中的典型问题，要深刻理解，并学会解题后反思：反思题意，防止误解；反思过程，防止谬误；反思方法，精益求精；反思变化，高屋建瓴。
这样不仅能够深刻理解这个问题，还有利于扩大解题收益，跳出题海！
二、提高基础知识应用
在注重基础的同时，又要将高中数学合理分类。分类其实很简单，就是按照课本大章节进行分类即可。
在复习过程中，速度快、容量大、方法多，特别是基础不好的同学，会有听了没办法记，记了来不及听的无所适从现象，但是做好笔记又是不容忽视的重要环节，那就应该记关键思路和结论，不要面面俱到，课后整理笔记，因为这也是再学习的过程。
再谈做题。做题大家都认为是复习的主旋律，其实不是的。不论对于哪种层次的学生，看题思考才是复习数学的主旋律。
看题主要是看你不会做的题，做错的题，尤其是卡住你的那一个步骤。为什么答案中这道题这个步骤这么写，为什么用这个公式。
这个公式是从那几个条件确立的，它的出现时为了解决什么问题。这是思考方向。很多同学都有这个问题，题目不会做，往往就是一步卡死，只要这一步解决了，后面都会。
这就是因为没有找到应用的要点。
其实数学题目并不难，所给的条件都能够利用，得出一个有用的结论，这个结论是我们所要用来解决问题的关键，这就是数学解题的形式。
前一天晚上，一个同学问我为什么题目不会做，特别是数列问题。这里我就举数列的问题，来说明如何解题和如何看题。
打比方说，很多数列都是要求通项公式，大家都知道，求通项的方法不外乎是Sn+1-Sn，或者是：
Sn-Sn-1，要不就是求首项和其公差或公比。这是基本思路。那么题目给我们的条件也许是繁复的函数式子，但只要方向不变，就能确保把题做出来。
我们都知道，两点确定一条直线，那么数学也是两个条件确定一个式子。
三、合理有效的针对性练习
练习应具有针对性、同步性，如果见题就做常常起不到巩固作用，效益低、效果差；还要学会限时完成，才能提高效率，增强紧迫感，不至于形成拖拉作风；
正确对待难题，即使做不出，也应该明确此刻的收获不一定小，因为实质上已经巩固了相关知识与方法，达到了一定的目的，不能因此影响信心。遇到困难问题，应先自己思考，实在没有头绪要及时向同学或老师请教，防止问题积累，降低学习热情。
四、数学思维的培养
平时教学中，好多同学都是一听就懂，一看就会，但是一做就错。什么原因呢？这是因为没有达到应有的思维层次。
由于学习有三个能力层次：
一是“懂”，只要教师讲解清楚，问题选取适当，同学认真投入，一般没有问题，这是思维的较低层次；
二是“会”，也就是在懂的基础上能够模仿，需要在适量的练习中得以体现，相对来说思维上了一个台阶；
三是“悟”，要悟出解决问题的道理，能够总结出解题的规律，并且能够灵活应用它解决其他问题，从本质上把握解决问题的思维方法，这是思维的高层次，也是我们追求的目标。
因此。在复习过程中，应该立足于基础，然后学会思考，特别是按照前面的方法学会看题。最后才是巩固练习，而不是盲目的做题。
五、提高做题技巧
做题的时候，第一立足点是题目本身，而不是知识点，数学题非常讲究逻辑。题目让干什么就做什么，不要自以为是，凭空套用，要看清楚问什么，条件是什么，这些条件能列出什么式子，或者应该设什么未知数。
这些问题要从那几个角度出发。这些角度能切合的条件是什么。这样才是做题的根本技巧。所有尖子生的思维大多如此。而不是直接套用知识点，除非单纯的考察简单的知识点题型。
一旦基础稳固后，就可以适当的做一些难题，如果不会的话，一定要看题。前面说过，看题的关键是卡住你的那一个步骤，而不是盲目的看知识点，如果参看答案而不思考的话，看100遍你也仍旧不会。
4. 学大数据需要具备什么基础
说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。