如果您計劃成為一名數(shù)據(jù)分析師，目標是提升數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化的水平。但是網上資料一大堆，完全零基礎的你從哪開始學習？視頻下載了很多，無法堅持學習？ 經常遇到問題，卻得不到及時解決，浪費大量寶貴時間。CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師指導您零基礎入門數(shù)據(jù)分析，以下將針對零基礎學員介紹數(shù)據(jù)分析的流程。

第一：鍛煉數(shù)據(jù)分析思維

核心數(shù)據(jù)分析思維：

1.結構化：

也叫做金字塔思維，把需要分析的問題按照不同方向分類，然后不斷拆分細化問題，全方位思考問題。首先把所有能想到的論點先列出來，然后再整理歸納成金字塔模型?？梢杂盟季S導圖整理分析思維。

2.公式化：

以上整理出來的論點往往會存在數(shù)量關系，使用加減乘除計算，將這些論點進行量化分析，從而驗證論點。

3.業(yè)務化：

業(yè)務化指熟悉業(yè)務情況，結合該項目具體業(yè)務進行分析，并且能讓分析結果進行落地執(zhí)行。用結構化思考+公式化拆解得出的最終分析論點表示的是一種現(xiàn)象，不能體現(xiàn)產生結果的原因。所以需要繼續(xù)去用業(yè)務思維去思考，站在業(yè)務人員或分析對象的角度思考問題，深入研究出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因或者通過數(shù)據(jù)推動業(yè)務。

增加業(yè)務思維方法:貼近業(yè)務，換位思考，積累經驗

數(shù)據(jù)分析的思維技巧：

在數(shù)據(jù)分析中，三種核心數(shù)據(jù)分析思維是框架型的指引，實際應用中還是需要很多技巧。7種數(shù)據(jù)分析技巧，分別是象限法，多維法，假設法，指數(shù)法，二八法，對比法，漏斗法。

第二：統(tǒng)計學知識準備

數(shù)據(jù)分析要求數(shù)據(jù)分析員有一定的統(tǒng)計學基礎，包括對數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，進而從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題解決問題。推薦書籍：《線性代數(shù)應該這樣學》，《普林斯頓微積分讀本》，《統(tǒng)計學》(賈俊平著)，《統(tǒng)計推斷》

對于數(shù)據(jù)分析師來說，以下部分是這四天最重要的：函數(shù)，線性變換，導數(shù)及其應用，矩，抽樣分布，最大似然估計，假設檢驗，線性回歸。因此請同學們集中精力優(yōu)先攻克以上內容。

對于數(shù)學基礎薄弱的同學，學習有以下難點：

1.長時間沒有接觸和使用數(shù)學，尤其大學學過的知識時間太長遺忘太多，導致計算能力偏弱。 

2.數(shù)學思維仍保持在初等數(shù)學范疇，導致無法理解課程中的一些概念與公式。

3.學過的概念與計算很快就忘掉了，導致以后無法應用這兩天所學的知識。

CDA老師給大家提供的解決方案：

1.做好預習工作。對于基礎不是很好的同學，從網上找一些高中數(shù)學的知識點梳理，看一遍就能快速回憶起之前所學。

2.高等數(shù)學由于引入了極限等概念，確實會有一些反直覺的知識存在。建議同學們保持多角度獲取知識的好習慣，遇到不會的知識點嘗試去搜索各種角度的解釋。很多時候當思考角度改變的時候會有茅塞頓開的感覺。

3.數(shù)學是需要練習的，請大家一定花時間自己動手推導與計算。

第三：使用Excel進行數(shù)據(jù)分析 

對于沒有經驗的你，Excel是一款必須熟練的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應付絕大部分分析工作。CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師整理了excel在數(shù)據(jù)分析中主要用到的功能如下圖：

第四：使用SQL進行數(shù)據(jù)分析 

在數(shù)據(jù)分析的招聘中，SQL是必考的能力之一。為什么要學SQL呢？  Excel對十萬條以內的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題，但是在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量比較大，公司的數(shù)據(jù)都放在數(shù)據(jù)庫中，這時候就需要學習操作數(shù)據(jù)庫的語言SQL。  

數(shù)據(jù)分析師需要掌握SQL的查詢功能和利用SQL進行簡單的數(shù)據(jù)分析。

第五：選擇一門編程語言

Python或者R語言，這一點是必備項也是加分項，在數(shù)據(jù)挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。

對于R和Python，我們應該使用哪種語言，已經爭論很多年了，至今沒有定論...... 事實大概是Python的主要功能是編程，除了單純的數(shù)據(jù)分析，在很多領域還有廣泛利用，所以就業(yè)市場上對Python的需求是遠大于R。

R主要側重統(tǒng)計功能，在統(tǒng)計方面顯示出了很多的優(yōu)勢，用R做單純的數(shù)據(jù)分析還是妥妥的穩(wěn)穩(wěn)的。但是往數(shù)據(jù)科學方向走的話，R就有點頂不住了，輪到Python揚眉吐氣了......

是否具備編程能力，是初級數(shù)據(jù)分析和高級數(shù)據(jù)分析的風水嶺。數(shù)據(jù)挖掘、BI、爬蟲、可視化報表都需要用到編程。以下以python介紹語言學習的路徑：

Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將分析的過程腳本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常豐富。Python學習導圖：

第六：業(yè)務知識 

Excel，sql語言，統(tǒng)計學，編程語言都學習完之后，你是否有這樣的困惑：知道excel、sql，卻不知道該如何分析問題？手里拿了一堆數(shù)據(jù)，卻不知道怎么分析？業(yè)務部門不滿意，總覺得分析不深入？面試中針對一個企業(yè)的數(shù)據(jù)分析場景應該怎么去分析？沒有工作經驗不懂怎么結合企業(yè)業(yè)務做系統(tǒng)的分析？    不管是面試，還是工作中，業(yè)務知識是必須的內容。業(yè)務的洞悉決定了數(shù)據(jù)分析師發(fā)展的上限，數(shù)據(jù)技巧只是逼近它。好的分析師都懂業(yè)務，也必須懂業(yè)務。

按照以上六點堅持學習，零基礎的你會很快打開數(shù)據(jù)分析的學習道路。CDA數(shù)據(jù)分析研究院老師也會幫助您了解更多關于數(shù)據(jù)分析的學習方法，幫助您在數(shù)據(jù)分析道路上少走彎路，快速學習數(shù)據(jù)分析思維，早日成為一名數(shù)據(jù)分析師。不要懼怕零基礎，不要擔心自己不行，只要有心開始，一切不算太遲——我信故我在，我信故我成功。