零基础入门数据分析师——你可以做到！

如果您计划成为一名数据分析师，目标是提升数据获取、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。CDA数据分析研究院的老师指导您零基础入门数据分析，以下将针对零基础学员介绍数据分析的流程。

第一：锻炼数据分析思维

核心数据分析思维：

1.结构化：

也叫做金字塔思维，把需要分析的问题按照不同方向分类，然后不断拆分细化问题，全方位思考问题。首先把所有能想到的论点先列出来，然后再整理归纳成金字塔模型。可以用思维导图整理分析思维。

2.公式化：

以上整理出来的论点往往会存在数量关系，使用加减乘除计算，将这些论点进行量化分析，从而验证论点。

3.业务化：

业务化指熟悉业务情况，结合该项目具体业务进行分析，并且能让分析结果进行落地执行。用结构化思考+公式化拆解得出的最终分析论点表示的是一种现象，不能体现产生结果的原因。所以需要继续去用业务思维去思考，站在业务人员或分析对象的角度思考问题，深入研究出现这种现象的原因或者通过数据推动业务。

增加业务思维方法:贴近业务，换位思考，积累经验

数据分析的思维技巧：

在数据分析中，三种核心数据分析思维是框架型的指引，实际应用中还是需要很多技巧。7种数据分析技巧，分别是象限法，多维法，假设法，指数法，二八法，对比法，漏斗法。

第二：统计学知识准备

数据分析要求数据分析员有一定的统计学基础，包括对数据进行简单的统计分析，进而从数据中发现问题解决问题。推荐书籍：《线性代数应该这样学》，《普林斯顿微积分读本》，《统计学》(贾俊平著)，《统计推断》

对于数据分析师来说，以下部分是这四天最重要的：函数，线性变换，导数及其应用，矩，抽样分布，最大似然估计，假设检验，线性回归。因此请同学们集中精力优先攻克以上内容。

对于数学基础薄弱的同学，学习有以下难点：

1.长时间没有接触和使用数学，尤其大学学过的知识时间太长遗忘太多，导致计算能力偏弱。

2.数学思维仍保持在初等数学范畴，导致无法理解课程中的一些概念与公式。

3.学过的概念与计算很快就忘掉了，导致以后无法应用这两天所学的知识。

CDA老师给大家提供的解决方案：

1.做好预习工作。对于基础不是很好的同学，从网上找一些高中数学的知识点梳理，看一遍就能快速回忆起之前所学。

2.高等数学由于引入了极限等概念，确实会有一些反直觉的知识存在。建议同学们保持多角度获取知识的好习惯，遇到不会的知识点尝试去搜索各种角度的解释。很多时候当思考角度改变的时候会有茅塞顿开的感觉。

3.数学是需要练习的，请大家一定花时间自己动手推导与计算。

第三：使用Excel进行数据分析

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数据分析研究院的老师整理了excel在数据分析中主要用到的功能如下图：

第四：使用 SQL 进行数据分析

在数据分析的招聘中，SQL是必考的能力之一。为什么要学SQL呢？ Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是在大数据时代，数据量比较大，公司的数据都放在数据库中，这时候就需要学习操作数据库的语言SQL。

数据分析师需要掌握SQL的查询功能和利用SQL进行简单的数据分析。

第五：选择一门编程语言

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。

对于R和Python，我们应该使用哪种语言，已经争论很多年了，至今没有定论...... 事实大概是 Python 的主要功能是编程，除了单纯的数据分析，在很多领域还有广泛利用，所以就业市场上对Python的需求是远大于R。

R主要侧重统计功能，在统计方面显示出了很多的优势，用R做单纯的数据分析还是妥妥的稳稳的。但是往数据科学方向走的话，R就有点顶不住了，轮到Python扬眉吐气了......

是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。以下以python介绍语言学习的路径：

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学习导图：

第六：业务知识

Excel，sql语言，统计学，编程语言都学习完之后，你是否有这样的困惑：知道excel、sql，却不知道该如何分析问题？手里拿了一堆数据，却不知道怎么分析？业务部门不满意，总觉得分析不深入？面试中针对一个企业的数据分析场景应该怎么去分析？没有工作经验不懂怎么结合企业业务做系统的分析？ 不管是面试，还是工作中，业务知识是必须的内容。业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限，数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务，也必须懂业务。

按照以上六点坚持学习，零基础的你会很快打开数据分析的学习道路。CDA数据分析研究院老师也会帮助您了解更多关于数据分析的学习方法，帮助您在数据分析道路上少走弯路，快速学习数据分析思维，早日成为一名数据分析师。不要惧怕零基础，不要担心自己不行，只要有心开始，一切不算太迟——我信故我在，我信故我成功。