1，怎么入门数据分析师呢2，数据分析需要掌握哪些知识3，数据分析需要掌握些什么知识4，数据分析没有基础应该从哪方面开始学习5，数据分析师怎么入门1，怎么入门数据分析师呢 建议如果是零基础菜鸟级人物，多看书，经济条件允许的情况下去参加数据分析培训，我之前参加的是人大经济论坛开的cda数据分析师培训，这个课程从零基础开始，让我这个曾经的菜鸟一步一步逐渐的开始在数据分析这行成长起来了。老师们都很不错，课后有视频提供，可以课下复习。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。4、目前还没有什么专业的认证。不过可以考试统计类的资格认证，有利于找工作。
2，数据分析需要掌握哪些知识 首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。最后，对于数据分析的初学者来说，可以从python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下hadoop和spark。
3，数据分析需要掌握些什么知识 1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；4）熟悉r、sas、spss等统计分析软件，熟练运用python，熟练使用 sql、hive等；5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等（2）数学：线性代数、微积分等（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了1）数据分析报告类：microsoft office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连ppt报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，bdp个人版、tabluea、echart等这些必备的（2）专业数据分析软件：常见的有诸如spss、sas、matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、r等。（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；（3）辅助工具：比如思维导图软件（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。希望同学们谨记：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。
4，数据分析没有基础应该从哪方面开始学习 关于数据分析的学习流程，建议可以先确定一下后续想要从事的行业，以翻牌君现在的了解来说，数据分析在不同行业的分析思路是完全不同的，比如电商、金融、互联网等等；然后还有确定职业方向，一个是业务方向一个是技术方向；业务方向更偏向业务，需要很清楚所在行业-公司的业务，这个可能更偏数据运营，需要一定时间的行业经验；技术方向就更偏数学了，需要了解算法，后续可以做机器学习、数据开发等更偏开发的工作；基础部分你需要学会：- 逻辑和统计学知识- 数据分析思路：业务知识的掌握- 数据分析技能：描述性分析、相关性分析、回归分析、指标体系搭建、用户画像体系搭建- 数据分析工具：excel、sql、bi工具（tableau、finebi、quickbi）、python(进阶)关于数据分析的学习流程，我觉得可以先确定一下后续想要从事的行业，以我现在的了解来说，数据分析在不同行业的分析思路是完全不同的，比如电商、金融、互联网等等 然后还有确定职业方向，一个是业务方向一个是技术方向 业务方向更偏向业务，需要很清楚所在行业-公司的业务，这个可能更偏数据运营，需要一定时间的行业经验 技术方向就更偏数学了，需要了解算法，后续可以做机器学习、数据开发等更偏开发的工作 基础部分你需要学会： - 逻辑和统计学知识 - 数据分析思路：业务知识的掌握 - 数据分析技能：描述性分析、相关性分析、回归分析、指标体系搭建、用户画像体系搭建 - 数据分析工具：excel、sql、bi工具（tableau、finebi、quickbi）、python(进阶) 推荐可以看看旭鹏的文章！对电商数据分析入门还是有不少帮助的 链接在这里： http://www.zhihu.com/people/xie-peng-fei-38-38 最后再推荐你一个非常便宜，对初学者非常友好的天猫电商数据产品——微信小程序“fancy翻牌”，日常最重点三个方面的数据：行业数据； 同行数据； 自己数据； 帮助你更好的学习 5，数据分析师怎么入门 1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。数据分析师证书考试由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，每年有4次考试。大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬，具体时间请关注cpda项目数据分析师官网考试通知。考试内容为《数据分析基础》《量化经营》和《量化投资》三门，每门100分，60分及格制。考核合格后，就可获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》。非数学专业需要基础的数理统计等知识，整个数据分析行业目前就是这样的：1、你可以成为一个统计专员，这在大部分电商店铺都是这种意义2、你可以成为一个分析专员，这在一些定型的公司有职位，但对能力要求仅限那个职位3、你可以成为一个分析师，前提是你有基础且有求知的渴望，然后可以联系下面这个人。(截止日期9月1日前)新浪微博 @数据分析先生ps.数据分析不是关于复杂函数和软件的，而是知识的重构和非结构化问题的解决。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。4、目前还没有什么专业的认证。不过可以考试统计类的资格认证，有利于找工作。