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    楼主
    浮世若离丶 发表于 2019-12-13 14:49:19 |只看作者 |倒序
    如果你打算成为一名数据分析师,希望能提升数据获取、数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆,完全零基础的你该从哪开始学习?视频下载了很多,无法坚持学习? 经常遇到问题,却得不到及时解决,浪费大量宝贵时间。

    本文将针对零基础学员介绍数据分析的学习流程。希望能对你有帮助。

    第一阶段:Excel数据分析
    每一位数据分析师都脱离不开Excel。

    它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它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。

    对于没有经验的你,Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。CDA数据分析老师整理了Excel在数据分析中主要用到的功能如下图:
    1.jpg


    第二阶段:SQL数据库语言
    作为数据分析人员,我们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,因此你可以不会R,不会python,但是你不能不会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,我们需要在数据库中对数据进行整理和抽取有价值信息。

    会在招聘条件中,越来越多的产品和运营岗位,将会SQL作为优先的加分项。SQL是数据分析的核心技能之一,从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步。

    主要了解数据库查询语言,where,group by,order by,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,left join,limit,and和or的逻辑,时间转换函数等。

    学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具,找些数据练习。客户端这里推荐MYSQL。

    推荐书籍:《MYSQL必知必会》

    第三阶段:数据可视化&商业智能
    数据可视化不仅是一门技术,也是一门艺术,同样的数据在不同人的手中,展现出来的效果会千差万别,掌握这门技术会成为职场的加分项。

    可视化的工具有很多,这里我推荐微软的Power BI或者Tableau。这两款都不要编程功底,实现起来简单,功能强大。下图是Power BI工作的示例:(产品销售报表)
    2.jpg
    推荐书籍:《用图表说话》-麦肯锡

    第四阶段:数理统计学
    统计学是数据分析最重要的基础之一,是数据分析的基石和方法论。

    统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情,你的分析技巧也会显著提高。

    这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发,到基本的统计分析(T 检验、方差分析等),最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。


    推荐书籍:《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤
    《统计学》-贾俊平

    第五阶段:统计分析与软件应用
    SPSS是统计分析入门软件,如果你想快速入门而又不想学习编程,我推荐使用SPSS。
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    SPSS软件是世界三大统计分析软件之一,以其易于操作、易于入门,结果易于阅读的优点,一直备受数据分析人员的青睐,一般经过短期学习即可用SPSS 做简单的数据分析,包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。
    学习SPSS的重点并不在于软件本身,而是相关的统计学知识,这也是在前面建议大家铺垫的,也就是你要学会怎样去分析“输入数据后,软件给你呈现的结果”。

    推荐书籍:《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐筱刚
    《胸有成竹 数据分析的SPSS/SAS EG进阶》-常国珍
    《SPSS统计分析基础教程+高级教程》-张文彤

    第六阶段:数据挖掘/机器学习与软件应用
    数据挖掘,英文是Data Mining 也叫作数据勘探,类似于采矿,但是数据是贫矿。我们需要结合行业课题,利用数据挖掘工具,建置数据挖掘模型,发掘规律和商业价值。另外数据挖掘是交叉学科,涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科,是一个运用广泛和富有前景的学科领域。

    学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。

    对于工具,这一阶段,我们建议选择一门编程语言来学习。

    Python或者R语言,这一点是必备项也是加分项,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。

    如果你没有编程基础,非常推荐Python。Python则是万能的胶水语言,适用性强,可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。Python数据分析部分学习导图:
    4.jpg
    推荐书籍:
    《Python数据科学手册》
    《利用Python进行数据分析》
    《机器学习实战》
    《数据挖掘实战》


    第七阶段:数据分析行业应用和数据分析思维
    对于数据分析师来说,业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾,业务学习没有捷径。

    推荐书籍:《增长黑客》
    《精益数据分析》

    以上就是商业数据分析师的完整进阶路线,如果你沿着此路线学习,相信你在数据分析道路上有所收获。

    当然,如果你能希望接触到真实的数据分析项目和实战,同时“独学而无友,则孤陋而无寡闻”,如果你有同行的伙伴和导师,你的提升和进步会非常快。

    CDA数据分析研究院为有此需求的小伙伴开设了数据分析周末集训班课程,感兴趣的小伙伴快来学习吧!

    在这门数据分析师集训课程中,你将掌握如何建置数据仓库、使用可视化方法发现数据中的模式规律、使用统计分析方法进行验证、结合机器学习方法进行预测并清晰传达你的洞察。毕业后,你将成为企业抢手的数据分析师。

    一、开课信息
    时间:2020.2.15日开课(6个月周末集训)
    地点:北京现场 & 上海远程 & 深圳远程 & 成都远程 & 长沙远程 & 全国直播
    授课形式:现场 & 远程直播

    二、如何报名?
    1. 在线填写报名信息
    电脑端:https://www.cda.cn/kecheng/87.html
    微信端(扫码访问):
    5.jpg

    2. 给予反馈,确认报名信息
    3. 网上缴费
    4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图

    联系课程顾问,获取详细课程大纲和课程案例、试听视频。

    咨询电话:4000519191
    咨询微信:
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    stata SPSS
    沙发
    megapanda 发表于 2019-12-13 19:57:16 |只看作者

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    谢谢分享
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    藤椅
    xjg 发表于 2019-12-14 18:39:47 |只看作者

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    板凳
    madekun1982 发表于 2019-12-14 23:10:41 来自手机 |只看作者

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    浮世若离丶 发表于 2019-12-13 14:49
    如果你打算成为一名数据分析师,希望能提升数据获取、数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆,完 ...
    感谢分享。
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    报纸
    edmcheng 发表于 2019-12-15 11:05:37 |只看作者

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    Thanks
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    地板
    abcabc123 发表于 2019-12-15 12:14:04 |只看作者

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    7
    hhasoka 在职认证  发表于 2019-12-19 09:02:53 |只看作者

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    关注一下 好好
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    8
    chutianyi1899 发表于 2019-12-20 10:56:00 |只看作者

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    感谢分享,正在寻找此类信息
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    9
    橘子不酸酸 学生认证  发表于 2019-12-22 13:53:59 |只看作者

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    10
    redflame 发表于 2019-12-23 00:49:02 |只看作者

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