想做資料分析，現在能學什麼？

1樓：

做乙個常規的資料需求的處理流程是：

step1：寫資料需求方案

step2：埋點取數

step3：做資料處理，ETL

step4：做資料包表，資料視覺化

step5：做分析報告

第一步和第五步主要需要的是資料思維軟實力，需要通過案例或者實際業務去培養鍛鍊，建議多看看課，bilibili很多資源。

第二步和第三步需要的是技術硬實力，這個相對比較好學，Excel,Sql,Pyhton，提前學習打好基礎

第四步相對簡單，常規都能做到60分，但做到100分就比較難，創造空間有限，自由發揮就可以。畫畫圖，做做表，業務基本就能用，太高大上的一般實用性也不強。

2樓：愛資料學院

既然你喜歡做資料分析，我就不在這多科普「資料分析是什麼」了。先從應屆生如何快如入門資料分析的角度來說，建議你先做一套學習規劃，這樣你的資料分析之路才不會出現大偏差。

明確自己想走業務方向（注重分析，之後晉公升為管理崗），還是技術方向（注重工具，之後晉公升為專家崗）

提前確定自己想去的行業和領域，充分調研目標領域的行業知識，了解行業背景及行業相關的指標（在行業的選擇上，擅長的、熱愛的和有發展前景的即是最佳行業領域，這部分可以等到找實習之前開始著手去做）

了解目標行業常用的資料處理工具、資料生產流程及資料應用。針對資料工具進行系統性學習。（可以先著手常用工具的學習，下面會講到）

下面從入職的角度談談：做資料分析師，需要哪些技能？

如果喜歡分析，走業務方向，那麼掌握工具只是基礎，還需要對業務有深入的理解和較強的資料分析能力。

在工具使用上，資料分析師需要掌握Excel、SQL、PPT、Python等工具。

Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函式及資料透視表都要學。

SQL是資料分析的核心工具，主要學習Select、聚合函式以及條件查詢等內容。

Python重點掌握Pandas資料結構、Matplotlib庫、Pyecharts庫及Numpy陣列。

關於工具的部分，之後題主實習的時候需要注意不同行業對工具的要求會有差異，比如金融行業會要求SAS等工具。一般情況下Excel、SQL、PPT、Python這4種工具就能搞定大部分資料分析工作。

除工具的使用外，資料分析師要了解基本的統計學知識及資料分析方法。

統計學知識：環比、同比、概率分布、變數、抽樣等。

資料分析方法：假設檢驗、回歸分析、漏斗分析、多維分析、對比分析等。

這些可不是憑空捏造，都是從一些崗位詳情中總結出來的，比如下面這兩張：

如果是0基礎，建議先將精力放在資料分析的思路和訓練上，多去看一些商業資料模型和資料分析案例的資料，最終形成自己的分析思路。不要一上來就啃Python，可以先上手Exce+SQL這2個簡單的資料分析工具來入門。有SQL基礎後再學Python會相對容易些。

這裡是愛資料學院，中國統計網旗下專業從事資料分析教育培訓機構。

我們強調就業級培訓，將真實資料、真實分析場景應用到教學中，而非單單培訓學員工具的使用，更讓學員了解業務，強調實踐，認真訓練，最後達到就業的目的。

3樓：資料的追隨者

這麼早就開始做準備和規劃，非常贊！對於大資料分析和資料分析沒必要分的這麼清楚，你說的資料分析可能更多的類似傳統的商業分析，用大資料技術比較少，但是現在的資料量和大環境對於資料分析的要求越來越高，確實也需要更多的技能。

建議這個時候要把資料庫、sql語言、excel先搞精通一些，找一些小專案練手，然後再大

二、大三的時候開始找這方面的實習，這樣的話，在大四的時候去乙個大廠做資料分析就輕而易舉了。

最近剛剛寫的關於資料分析崗，主要從下面五個方面介紹，對於想從事資料分析的同學，還是很有幫助的，可以解決很大一部分疑惑，可以看一下。

一. 市場需求&待遇

二. 崗位介紹

三. 日常工作

四. 必備技能

五. 職業發展路徑

資料的追隨者：最實用資料分析師準備之路