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零基礎學數(shù)據(jù)分析難嗎（數(shù)據(jù)分析師培訓需要多少錢）

發(fā)布時間：2023-03-19 00:46:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1285 問大家

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本文目錄:

1、零基礎學習數(shù)據(jù)分析要做哪些準備?
2、大數(shù)據(jù)分析師零基礎可以學嗎
3、數(shù)據(jù)分析學起來難不難，有沒有學過的
4、零基礎能成為數(shù)據(jù)分析師嗎？

零基礎學數(shù)據(jù)分析難嗎（數(shù)據(jù)分析師培訓需要多少錢）

一、零基礎學習數(shù)據(jù)分析要做哪些準備?

1.統(tǒng)計學相關知識

統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)分析的基礎，因為數(shù)據(jù)分析需要對大量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，大家可以通過對統(tǒng)計學的學習，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析最基本的一些邏輯思維。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初級的數(shù)據(jù)分析工具，在處理的數(shù)據(jù)量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經(jīng)常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對于各類函數(shù)以及EXCEL數(shù)據(jù)可視化的學習。

3.代碼語言的了解

數(shù)據(jù)分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數(shù)據(jù)分析的小伙伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至于真正學習起來手足無措。

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二、大數(shù)據(jù)分析師零基礎可以學嗎

零基礎學數(shù)據(jù)分析師當然是沒有問題了。現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析師崗位十分火熱，很多人對于這個崗位都有所青睞。目前很多轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析的從業(yè)人員當中很多人一開始也是零基礎，通過努力的學習最后也成功的從事了數(shù)據(jù)分析師這個崗位。

如果擔心自己沒有什么編程經(jīng)驗，不能做技術(shù)、開發(fā)這一類的，可以選擇去做業(yè)務數(shù)據(jù)分析師，通過對數(shù)據(jù)進行科學分析，從而能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務的增長。

三、數(shù)據(jù)分析學起來難不難，有沒有學過的

數(shù)據(jù)分析學習有一定的難度，建議到專業(yè)的培訓班進行培訓，推薦選擇十方融海，該企業(yè)擁有實戰(zhàn)案例，幫助學員開拓思維方式和眼界，解決業(yè)務中的實際問題。

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學與計算機科學相結(jié)合的產(chǎn)物。

十方融海以excel/power bi/sql/python為技術(shù)基礎，致力培養(yǎng)創(chuàng)新型人才。幫助學員在提升工作效率的基礎上，發(fā)現(xiàn)問題解決問題，課程通過“工具+思維+實踐”三方維度進行設計，實現(xiàn)讓零基礎的學員挖掘價值，進而提升職場綜合競爭力。

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四、零基礎能成為數(shù)據(jù)分析師嗎？

可以的,數(shù)據(jù)分析要學什么？

(1) Excel

說起Excel可能會有人覺得這個很簡單，但是Excel確實是一個功能強大的利器。零基礎學數(shù)據(jù)分析師一定要從Excel入門，因為Excel是處理小型數(shù)據(jù)量企業(yè)用的最多的工具，在基礎數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)運營崗位中具有極其重要的地位。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學習內(nèi)容有Excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、邏輯函數(shù)）、Excel快速處理技巧（格式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）等。

(2) Mysql

SQL同樣是零基礎學習數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。因為作為數(shù)據(jù)分析師，你首先要解決的問題就是你要有數(shù)據(jù)來做分析。通常企業(yè)都會有自己的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)分析師首先得根據(jù)業(yè)務需要知道自己要從企業(yè)數(shù)據(jù)庫中提取哪些數(shù)據(jù)。企業(yè)如果部署本地數(shù)據(jù)庫，那么一定是SQL語言做提取數(shù)據(jù)的語言。SQL簡單易懂，非常容易上手，并且是非學不可的。SQL語言從學習MySQL數(shù)據(jù)庫開始，涉及對表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的增刪改查。真正在企業(yè)里面，數(shù)據(jù)分析師一般不會有增刪改的權(quán)限，只會有查的權(quán)限。學員應該重點掌握查的各種句式。

(3) Python

Python的基礎對于數(shù)據(jù)分析師而言是非常重要的。對于十萬級或者百萬級數(shù)據(jù)量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業(yè)運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數(shù)據(jù)又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數(shù)據(jù)的利器。因為Python有很多的第三方強大的庫，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫能讓數(shù)據(jù)分析師對百萬數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理和畫圖分析。Python不僅能數(shù)據(jù)清洗，畫圖，還能用sklearn進行大數(shù)據(jù)算法分析。雖然Python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。

(4) BI商業(yè)智能工具

BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然后得出很多指標圖。它是一個大屏的看板，如下圖：

企業(yè)銷售指標，運營指標，物流指標等等。這些圖可以表示企業(yè)在過去5個月的平均銷售單價，過去24個月銷售的物流發(fā)貨量的變化曲線，甚至是現(xiàn)在實時的銷售額，這些都是企業(yè)關心的問題。有了這個看板，領導層在監(jiān)控企業(yè)業(yè)務方面就有了非常直觀的數(shù)據(jù)，以供他們及時做出決策調(diào)整?，F(xiàn)在市面上比較流行的BI軟件，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟件實際上都是非常類似的，學起來難度也不大。學習FineReport、FineBI由入門到精通，快速挖掘數(shù)據(jù)價值，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息，讓企業(yè)決策有數(shù)據(jù)依據(jù)，從而驅(qū)動企業(yè)決策和運營。

(5) 數(shù)理統(tǒng)計與數(shù)據(jù)運營

數(shù)理統(tǒng)計和數(shù)據(jù)運營方法論是數(shù)據(jù)分析師的理論基石。數(shù)理統(tǒng)計包括概率論，統(tǒng)計學，線性代數(shù)，以及基礎的微積分理論。這些內(nèi)容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內(nèi)涵都需要有所掌握。由于整個數(shù)據(jù)分析的源頭其實就是脫胎于描述性統(tǒng)計分析的。描述性統(tǒng)計分析是對樣本的總數(shù)、均值等指標做統(tǒng)計的；而數(shù)據(jù)分析后續(xù)涉及到的算法則是架構(gòu)在統(tǒng)計學上更深一層次的建模。因此，掌握數(shù)理統(tǒng)計的相關知識對于入門數(shù)據(jù)分析師而言是基礎且必要的。

那數(shù)據(jù)運營方法論是什么呢？數(shù)據(jù)運營方法論實際上是學習各個行業(yè)所運營的分析模型。例如，對電商而言，漏斗分析可以分析出來進入主頁的人數(shù)PV1，到進入服裝板塊的人數(shù)PV2，PV2/PV1就可以得出一個進入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關分析，A/B test等。對于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來講，數(shù)據(jù)運營是必須要學習的知識。其實數(shù)據(jù)運營知識也不復雜，就是根據(jù)自身業(yè)務需求將指標拆解到最細，然后運用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。

(6) 機器學習

最后一個進階要求數(shù)據(jù)分析師掌握對大量數(shù)據(jù)分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統(tǒng)計分析和運用數(shù)據(jù)運營方法進行分析了，而是進行預測分析。預測分析的本質(zhì)是利用已有的數(shù)據(jù)做出一套變量x，與預測最終值y之間的關系（也就是數(shù)學算法公式），然后利用這套算法，將更多的x輸入算法中去得出一個預測的y值，這里聽不懂沒關系?？傊@個階段的數(shù)據(jù)分析是利用大量的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建出一套數(shù)學公式（也就是算法），用這個數(shù)學公式去對未來進行預測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據(jù)算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預測對于商業(yè)世界是有著極大變現(xiàn)意義的。要想成為掌握算法的數(shù)據(jù)分析師，機器學習是不可跳過的入門。學員應該從簡單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學習等，逐漸學習更多像決策樹，隨機森林，SVM等更高級的算法。

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