零基础怎样学数据分析？

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来一下这个问题。

数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的。

数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起。

通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的。对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。

机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集。机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题。学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。

看楼主的专业及以后想从事的数据分析方向。

若想从事偏业务型的数据分析师，则可以确定行业方向，学习行业业务知识，一切数据分析都要建立在对业务的理解之上；其次深入学习下Excel，函数、数据透视表甚至是VBA，工具使用熟练了，工作起来效率会提高很多。

若想从事技术型的数据分析师，比如数据挖掘师、机器学习等岗位，则可以修炼下自己的技术，学习数据库、数据挖掘、机器学习等知识。由于这些岗位对技术要求高，入职门槛也高，当然工资也要高些。

我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。

个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。

然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。

说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。一个是茶叶的大数据应用，一个是鲜花的大数据应用，都是比较小众的高毛利品种，很多茶商花商靠我们的大数据来指导销售。

拿茶叶来说，我国幅员辽阔，各个产区茶叶的采摘最佳时间是不同的，而各个销区的茶叶的消费习惯也是不同的，从大数据中间就可以很明确的看到这种淡旺季和供销关系。通过大数据系统，茶商就可以很清晰的制定出全年的购销计划，并借此早早安排好自己的资金和库存。而茶农也可以选择最佳的时间去采摘和烘焙茶叶。

零基础如何入门数据分析师？

大数据时代，数据为王。用数据做分析，给公司决策提供指导性意见，是众多公司在这个精细化运营，降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前，我国共计1400万数据分析人才缺口，市场规模预计将在2025年达到2000亿！数据分析与其说是一个岗位，更是一个重要技能，拥有这项技能意味着你的就业前景更好，职业发展更广。

那么数据分析零基础应该怎么学呢？下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面，带大家充分了解数据分析这一行业。

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。

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以我的教学经验来看，数据分析如果不走算法，是要比大数据开发要简单些，也是很多女孩子的选择。

数据分析需要学习：

1、统计学：

按照本科教材，学一下统计学就够了。

2、编程能力：