新手如何快速入門數據分析？

CDA數據分析研究院原創做品, 轉載需受權

隨着互聯網迅猛發展，各大公司沉澱了不少的數據，如何找出藏在這些數據背後的規律，利用這些數據來給公司創造價值，做爲一個新手面對這些問題的時候，你是否是考慮怎麼快速學習數據分析呢？

若是你的自學能力很強，那麼你能夠參考網上的推薦書籍，本身拿起書本，找些案例開始學習。

若是你須要前輩的指導，那麼你能夠按照CDA數據分析研究院的老師推薦的學習方法來學習數據分析：

首先，數據分析師須要三個方面的能力：技術（編程），數據分析方法，行業知識。

主要包括excel，sql，power BI

1)技術方面就是 SQL，主要學習數據庫語言的增刪查改， 建議從mysql入手，主要學習關係數據庫管理系統，主要學習單表查詢以及多表查詢，利用數據庫進行簡單的分析

2)Excel 也是要會一點的。不過 Excel 這種經常使用的辦公軟件，好比說作個圖，算算總合、平均之類的，熟練使用vlookup等幾個經常使用函數，稍微複雜點的數據透視表 (pivot) 就夠了。

3)若是SQL 上手比較快，時間充裕，那就練練 power BI, 主要目的是看看都有什麼樣的圖表，感覺一下各自適用什麼樣的場景。具體怎麼作圖不是很是重要，真要用的時候搜索一下現學就行了。最後就是學會使用power BI製做報表以及經過報表思考業務遇到的問題。

2、數據分析方法

經常使用的數據分析方法包括如下13種：

1. 描述統計

描述性統計是指運用製表和分類，圖形以及計算歸納性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峯度。

1. 假設檢驗

參數檢驗

參數檢驗主要包括U驗和T檢驗

1）U驗 使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分佈

2）T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分佈

非參數檢驗

非參數檢驗是針對整體分佈狀況作的假設，

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、
檢驗等。

1. 信度分析：檢査測量的可信度，例如調查問卷的真實性。
2. 列聯表分析：用於分析離散變量或定型變量之間是否存在相關。
3. 相關分析：研究現象之間是否存在某種依存關係，對具體有依存關係的現象探討相關方向及相關程度。
4. 方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣原本自正態分佈整體；各整體方差相等。

1. 迴歸分析

包括：一元線性迴歸分析、多元線性迴歸分析、Logistic迴歸分析以及其餘迴歸方法：非線性迴歸、有序迴歸、加權迴歸等

1. 聚類分析：樣本個體或指標變量按其具備的特性進行分類，尋找合理的度量事物類似性的統計量。
2. 判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品創建判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪一個整體
3. 主成分分析：將彼此相關的一組指標轉化爲彼此獨立的一組新的指標變量，並用其中較少的幾個新指標變量就能綜合反應原多個指標變量中所包含的主要信息 。
4. 因子分析：一種旨在尋找隱藏在多變量數據中、沒法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、並估計潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法
5. R0C分析

R0C曲線是根據一系列不一樣的二分類方式(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)爲縱座標，假陽性率（1-特異度)爲橫座標繪製的曲線

1. 其餘分析方法

時間序列分析、生存分析、對應分祈、決策樹分析、神經網絡。

學習分析方法內容，使用方法，搞清楚這些算法的使用條件背景，你就能夠輕鬆入門一名數據分析師了，在學習數據分析方法的過程當中，有什麼不懂得地方能夠諮詢CDA數據分析老師。也可讓CDA數據分析老師給您作一份詳細的數據分析學!

3、行業知識

這一部分就真的沒有什麼書能夠看的了，基本都靠搜索，總結，思考，再搜索，總結，思考……若是平時對你的業務比較熟悉，這一部分會上手很快。

基本上把這些搞清楚，也差很少能夠入門了吧。 數據分析入門並不難，入門以後的知識積累纔是重點，如何在實際工做、項目中真正發揮數據分析的做用，產生價值。 但願新手學員能夠儘快入門數據分析，若是有什麼不懂的地方，能夠諮詢CDA數據分析研究院的老師。

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