1樓：春麵
自學資料分析必備書籍，《資料分析思路》，這本書是給資料分析小白或者學習者而撰寫，作者都是有資料分析工作的經驗認識，確實可以快速入門資料分析
2樓：Udemy翻譯分享
可以去看看這個課程
資料分析師 - Udacity - Data Analyst Nanodegree
最好有個靠譜的課程指導，會事半功倍。
3樓：
我覺得沒有那麼多的彎彎繞繞，直接說了吧
想要從事資料分析行業，最基本的就是先要會點Python的程式設計基礎，可以不用往深的去學習，只需要回點簡單的基礎即可。然後接下來就需要學習Python中和資料分析相關的幾個包，比如：pandas，numpy，matplotlib等，學到這塊算是入門了，再往下，就是比較深入的，比如：
hadoop，spark，hive等這些大資料相關的資料分析，當然了還有一些工具類的，比如：excel等
樓主可以先找找一些比較簡單的資料分析入門教程看看，看看是否感興趣，然後再做決定，推薦：
全網最簡單で資料分析入門教程_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 乾杯~-bilibili
4樓：我不知道
入門嘛，自學的話
就開始找資料，b站，你值得擁有
我前幾天聽了乙個課，我覺得挺好的
1塊錢，限時活動
太值了，我的天
推薦推薦哦~
小灶限時活動，截止明天中午哦~
聽說有人花1塊錢變成白富美高富帥了?！
宿舍有人花1塊找到工作，現在天天玩手機！
不聽他們了，來唄，
你聽聽看看能有什麼化學反應
5樓：雲夕碎筆
想把資料分析工作做好通常需要大量實踐。我認為資料分析通常需要以下技能。
1.程式語言。這裡面主要需要的技能點在sql以及python。
從我個人角度看，工作中可能70%的工作場景是用sql，用python主要是用來做機器學習建模或者一些sql很難解決的問題。
2.問題轉化與拆解能力。由於我們在分析過程中經常會面臨一些繁雜而難以解決的問題，這個時候很考驗我們的工作能力。
有時業務方會丟擲乙個很難解決的問題。這個時候我們完全按照業務需求進行分析通常很難走下去。於是我們需要對問題進行轉化，拆解。
直到最終發現症狀並提出解決方案。
3.溝通能力。乙個好的分析如果不能以好的溝通方式傳達出去，那最終也只會埋沒在企業繁雜的資訊流中。我們要做的不僅是發現問題，更重要的是把問題與解決思路傳達出去。
6樓：香儂科技
如果是應用在工作當中，其實學一些開源的資料分析工具比如Weka或者Tableau就不錯的。而且商科生也完全可以把這些內容寫入自己的簡歷。
7樓：一二三衝鴨
大公司的資料分析師要求掌握的技能還不是一般的多，在熟悉業務的基礎上，技能是少不了的，最基礎的是SQL，你SQL都不懂，何來分析資料。然後就是統計學知識，概率論知識，計算機知識，經濟學知識，現在市面上最流行的資料分析語言是R和Python。演算法你還要了解一些，例如常見的回歸演算法、貝葉斯演算法、馬科夫演算法等。
8樓：東成西就
自學難以持續，彎路難以避免。網際網路業務資料分析看起來很火，但是天花板也不高，很容易在重複勞動中遇到瓶頸，建議多掌握幾門程式語言，sql是基本功，python必殺技，機器學習才是王道。不過大前提都需要你有一顆強大進取的內心。
可以參考我的這篇回答
如何快速成為乙個資料分析師？
9樓：
學習軌跡：了解資料分析的行業——>掌握資料分析的技能——>準備簡歷因為資料分析的崗位很多，比如研發部，運營部門，連人事，財務等都有資料分析的崗位了，每個崗位職責都不同，工作內容自然不同了。如果你什麼都不太懂，那麼運營部門的資料分析會更適合你。
當然運營部門下可能也有資料運營和資料分析師的職位，這個沒有太明確的劃分界限。如果非要劃分，資料運營會更專注提數，更好的運營；資料分析師會偏重資料層面的東西，運營方案什麼會不那麼關注；資料策略會偏重資料和策略打法等等。。但是其實都差不多。
資料分析的技能SQL和excel最關鍵，尤其是sql。如果sql能力不行，直接pass，不會考慮的。如果sql都能做出來，邏輯不是那麼清晰，也沒關係，初級足夠了。
資料崗位很講究經驗的，一定要好好包裝簡歷。可以關注《資料分析高階》專欄。
10樓：pzi
資料分析和挖掘要結合業務看工具的話就sql.excel.Python.R.tableau提數清洗建模視覺化這些如果沒有業務支撐還是蠻枯燥的
11樓：
經濟學還懂點統計和計量，這不是很好入門麼~
經濟學資料那麼多，先學習蒐集資料，然後比如分析分析全球各中國人口密度和人均GDP的關係啦，CPI的趨勢啦~房價的漲跌啦~計量教材裡不都愛用什麼工資和受教育年限的關係做例子的麼~懂點計量就可以繼續深入研究下計量經濟學嘛~畢竟計量經濟學=統計學+經濟學；計量會了，很多分析方法也大抵相通；
靠自學學習資料分析，並轉行資料分析靠譜嗎？
Tabray 不能說完全不靠譜，會有很多優秀的個例出來，但是隨著這個行業越來越卷，這種個例的出現也在逐漸變低。另外，從這個行業上需要的能力來看 我之前寫的一篇文章提到https zhuanlan p 361986121 資料分析的下限是技術能力，技術能力相關的廣度和深度會決定你的下限的高低，這些可能...
自學資料分析還是報培訓班
資料分析狗一枚 作為曾經轉行過來，已經入坑五年的資料分析師，看到樓主的描述，有幾點想和你分享，有現實有雞湯，建議做好心理準備。1 樓主強調自己是二本學校畢業，擔心自己學歷不夠，我只能說，你的擔心是對的，學歷確實很重要，尤其是大公司，人才嚴重過剩的時候學歷往往是刷簡歷的乙個常用標準。這個是現實。2 樓...
電子商務該如何做資料分析？如何資料分析入門（從各項指標表象進入）
小士多啤梨 電商行業，我覺得可以從以下幾個維度去分析資料 1 訂單資料 銷量資料 訂單模板分享 2 購買使用者行為資料 使用者模板分享 3 商品資料 4 客戶諮詢資料 諮詢模板分享 5 推廣投放資料 投放模板分享 東方飄飄 flypig喵喵 電商資料分析可以借助第三方分析工具 如 siteflow ...