零基础如何入门数据分析？ _经验知识

零基础入门数据分析。建议先从Excel开始。因为Excel是数据分析最常用的工具。功能强大。入门容易。
从Excel开始
Excel需要学习的有3点。Excel公式、数据透视表和Excel图表。
1、Excel公式

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2、数据透视表

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3、Excel图表

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学习一些SQL基础
接着建议学习MySQL 。因为数据分析跟数据打交道。懂点sql知识还是很有必要的。

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懂点统计学理论很有必要
统计学是必须的。不懂统计学根本算不上数据分析师。具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。

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SPSS
分析工具除了Excel 。推荐SPSS 。使用广泛。容易上手。
因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行。必须通过其他工具才能搞定。例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析。都需要用到SPSS 。
在掌握了统计学的基础上。在学习SPSS是很容易的。因为SPSS只是一个工具而已。
编程学习（可选）
另外。有精力的话。懂点编程也是必须的。因为用Excel做数据分析。少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题。但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。
1、Python/R
Python和R都可以。R在数据分析方面更加强大。也更成熟。但是想往机器学习方向发展的话。Python还是主流语言。推荐学习Python 。
2、Excel VBA
虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能。但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成。比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等。而借助于VBA代码。可以很方便地处理这些问题。
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其他观点：
大数据公司里一般建立数据库和分析数据的是两拨人。

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如果你想学习如何建立数据库。就学SQL 。结构化查询语言（Structured Query Language）。简称SQL 。是一种数据库查询和程序设计语言。用于存取数据及查询。更新和管理数据的系统。可以用来查询检索数据。添加修改和删除数据等等。

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如果你想学习拿到数据后如何进行分析。就学Python 。统计和一些机器学习算法。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。从数据中自动分析获得规律。并利用规律对未知数据进行预测。因为这些算法中涉及了大量的统计学理论。所以有一些统计学的知识是很有帮助的。但是也不需要统计什么都懂。但是由于我们处理的数据很庞大。无法手算。必须借助计算机来帮我们进行大量的计算。所以需要学习Python编程语言来帮助我们。每个机器学习的算法都有相应的Python指令来帮你计算的。

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机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法。DBSCAN 。t-SNE等等。主要不是用来预测。而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：

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其他观点：
想要零基础如何入门数据分析。先要从整体认识数据分析。再从简单处着手。
大数据时代。数据分析变得越来越普遍。即便有着不同的职业经历。来自不同的国家或地区。数字都能发挥威力。数据分析不是简单地把业绩做成图表提交上去。而要用合乎逻辑的方式证明“为什么会这样” 。才能说服对方。
柏木吉基写了《如何用数据分析解决实际问题》。作者柏木吉基在汽车公司的总部工作了11年。主要工作就是跟数据打交道。因此有着不寻常的见解。