❶ 如何學習數據分析
如何學好數據分析？
這個一個比較大的命題，很難一兩句話弄說的清楚，所以這個的問題很在QQ群里不太能得到一個滿意的答案。
在這里，我就以一個這數據方面的從業者的身份來說一說我的學習方法，當然有一點要說的是每個人的思想、方法、工作經歷、知識側重點都是不一樣的，所以對於如何學習這個問題可謂是仁者見仁智者見智。我這里只說一說我個人的方法，不一定是對的也不一定適用於每一個人。
數據分析這個崗位可以說很寬泛很雜，從數據錄入員到行業分析師專家都可以認為是數據分析，甚至一些搞數據挖掘、人工智慧的都可以包括到數據分析的范疇里，但是這些工作所做的事情卻相差甚遠，當然待遇也天壤之別。所以大家在應聘時不要只看崗位名稱，重要的是看看清崗位職責和要求。言歸正傳，咱們談談如何學習數據分析。
一、知識技能1、學科知識：從數據分析涉及到的專業知識點上看，他包含的比較多，包含但不僅限於以下學科：
（1）統計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析……等
（2）數學：線性代數、微積分等
（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助
（4）經濟金融：如果是從事這個行業的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了
（5）計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎麼處理出來的，要了解資料庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從資料庫里提取你需要的數據（比如使用SQL進行查詢），這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業者必備的。此外，如果要想走的更遠，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業的數據分析工具，幫助你完成工作。
這些專業知識不是一時半會能夠全面掌握的，學習的唯一捷徑就是看書、看視頻講解，看權威的書籍、看全面的知識。學習基礎知識沒有一蹴即就的方法，因為基礎，所以學起來會比較枯燥、比較漫長。如何你想在數據分析方面有長遠的發展，希望你能在基礎知識上長期堅持的學習下去。
2、軟體操作：從事數據分析方面的工作必備的工具是什麼，我大致羅列以下幾類：
（1）分析報告類：Microsoft Office軟體（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。
（2）專業數據分析軟體：OFFICE並不是全部，要從在數據分析方面做的比較好，你必須會用（至少要了解）一些比較常用的專業數據分析軟體工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析。
（3）輔助工具：比如思維導圖軟體（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。
在此需要說明的一點是：軟體只是幫助我們完成任務的工具。並不是我們只要學好的軟體操作就能很好地完成任務，因為與操作相比，如何解釋最後的結果要重要的多。即使軟體操作的再熟，如果看不懂結果，那跟不會才做沒有兩樣。而看看懂結果就需要扎實的專業知識才行。
對於以上兩點，究竟按照什麼路線來學習，先後順序如何安排，我在網上看到過一個圖，個人認為很不錯：
3、行業知識與工作經驗：這部分知識怎麼說呢，要是說在書本上一點學不來那也是騙人的，但是能真正拿為己用的，多是自己在實際的工作過程中經歷的學到的。做數據分析一定得和自己所從事的行業緊密相關，不結合業務的數據分析無異於紙上談兵。而需要要用到數據分析的行業又多的數不清，一句話，只要有數據的地方就需要有數據分析，比如互聯網、電商、金融、電信、製造業、零售業等等都是數據分析需求大戶，你不可能每個行業都很懂，但是你可以在一個行業很懂，這個懂則需要在工作過程中慢慢積累。
二、談談三者的關系打個形象的比喻，成為一個數據分析精英好比成為一個武林高手（不少朋友應該都看過武俠電影），武林高手通常具備三個要素：渾厚的內功、致命招式/稀世武器、江湖經驗。
基礎知識和行業內的經驗就好比這渾厚的內功，及時你不會作出什麼東西來也能保證別人忽悠不倒你，因為你已經是內行了；
各種軟體操作就好比致命的招式和稀世武器，一旦出手就可以招招致命、事半功倍；
行走江湖最怕的就是缺少江湖經驗，有時候被殺了都不知道是誰殺的，所以工作經驗就好比這江湖經驗，經驗豐富遇到問題才更容易應對。
所以三者相輔相成，任何一個存在短板都會影響整體的發揮，影響個人的數據分析能力水平。
三、談談如何學習1、看書
這我看來要全面系統的掌握知識，最好的辦法就是看書，看書只有看對書，沒有看錯書，選擇了一本能大幅提高自己能力、思想的書就是看對書。再此，我就不做書籍推薦了，每一塊都有不少經典的好書，但是我可以告訴你一個找書的好方法，那就是在網上書店搜索相應的關鍵詞，比如你想找統計學方面的書，那你就搜「統計學」，想看EXCEL方面的書就搜「EXCEL」，你會搜到很多相關的書籍，你可以查看書籍的目錄介紹和相關的評價看是否適合你。
2、逛專業的網站
另外一個就是經常逛一些在數據分析方面的論壇、博客。所謂逛，跟逛街一樣，我不需要東西同樣可以去逛街。所以即使你不想去找某個問題的解決方法同樣也許要去逛，因為那裡有很多也數據分析方面的知識、見解，很多內容都可能會讓你受益匪淺，同時還可以關注到高手大牛以及行業的一些動態。
3、學會向搜索引擎要答案
一個懂得學習人必須是懂得提問的人，那回答你問題的人在哪裡，不在現實中就在網路上。當你遇到難以解決的問題時，建議首先找一找手頭上的書本能不能幫你解答。如果不能，那請你在google、網路上去搜吧，很多問題十有八九在網上可以找到答案（當然那些答案並不一定是最好最優的），如果搜索不到答案，好吧，我承認你的疑問有點小偏了，那就去相關的QQ群或身邊的同事朋友那去問吧。
此外，在軟體操作方面學會想操作手冊要答案
很多關於軟體工具的書籍都只是將最主要的操作方法寫出來，對於個人而言對一款軟體的使用也只是小部分功能，而軟體操作手冊不一樣，它就是軟體的使用說明書，每個細致的功能點都會寫進去，可以說是最全面的軟體字典，在操作手冊中幾乎可以找到所有的操作方法。
為什麼這樣安排順序？ 在我看來書本上的答案要比網上的要靠譜，這個靠譜不是說網上沒有好的答案，只是說在沒有甄別能力的前提下，你看不出哪個答案是最好的。而書本不一樣，寫書人的知識水品通常要比寫出來的書的知識水品要高，書上給出的解答雖說不一定是最好的，但一定不會差到哪去。
為什麼要把搜索引擎放在第二位？
因為搜索引擎可以找到幾乎全網的內容，一句話概括就是搜到的東西全。學會使用搜索找問題答案是一種能力，是一種方法。
如果以上方法都找不到的話，就只能向朋友網友求助了。
為什麼說QQ群不是解決問題（一些非常靈活的問題除外）好辦法？
一是，群里確實有高手，但是高手通常都很忙，如果一兩句話能解答你的話，他們很樂意幫你解答，如果不是一兩句話能說清的，他們通常會沉默；二是，群里雖然有高手，但是菜鳥也不少，與其得到一個錯的結果，不如不問。
你可能要問那QQ群有什麼用，我的回答是：解決靈活性問題，交流學習心得，了解他人的動態。
向身邊朋友同事請教是本著求人不如求己原則下來說的，如果朋友熱情並且自己知道答案的話，肯定會告訴你，及時不知道有時也會幫你找一找解決辦法，還有一點是向朋友請教往往還能起到溝通感情的作用。但是有一點，大家工作都很忙，能不去麻煩別人最好還是不去麻煩。
總之，學習是個循序漸進的過程，貴在堅持，不能操之過急；因為數據分析這塊涉及的內容很廣，所以學習的原則要定好大的方向，然後不斷擴展加深知識，「哪裡不會補哪裡」。
寫了這么多也沒給大家一點知識性的內容，但都是我個人的一點看法和經驗之談，不妥的地方請同行朋友們多多指正。
本文轉載自數據控，鏈接： http://datakung.com/p=27