数据分析范文-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析范文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析范文的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析到底有多难？
2. 自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？

数据分析到底有多难？

其实数据分析没有你想象的那么难。

大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受企业的青睐。很多同学也想去从事数据分析工作。那么，对于想转行或者是零基础学习数据分析的同学，应该从哪些方面学习呢？

就数据分析学习而言，需要的技能主要有以下几个模块：

基础知识

基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。

分析工具/编程语言

excel是运用最广，也是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据***表和公式必须熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。

对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。

业务/行业/商业知识

脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的，没有行业背景的技术如空中楼阁，所以不要走入这个死胡同；要想成为一个优秀的数据分析师， 首先要对业务了如指掌，在熟悉业务后；再去获取你需要的数据，通过你的数据分析能力，对数据进行分析，制定相应的方案。

协调沟通

数据分析工作会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通，做出报告后也需要进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，数据分析工作对个人的协调沟通能力也有一定的要求。

持续、快速学习

无论做数据分析的哪个方向，都需要有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

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数据分析是通过对过往历史数据信息归纳整理得出结论然后为预测未来做决策的重要手段。第一数据分析必须要有非常好的逻辑思维能力，逻辑混乱就无法做出正确决策

第二，数据分析要会搜集资料，对信息的敏感决定搜集的资料是有用还是无用，以及从庞大信息提炼出有用数据，这个脑力劳动量非常大

第三，数据的整理分析需要庞大的知识储备，首先是社会经济政策背景，其次行业知识，企业背景，用户背景，产品特点，竞争对手背景，行业不同……产品，公司，行业，社会分析模型都不同，然后从各个模型找出关系得出正确结论

第四，分析软件很多，但是针对不同客户肯定用的也不一样，Excel，Python，PPT……其次变化实在太快，每天还要学习提升才能不被淘汰

想从行业的角度来讲讲为什么转行数据分析会很难。这是因为数据分析行业是一个门槛较高的行业，顺利转行数据分析要求你同时满足几个要求。

第一是学历

我之前看到很多人说数据分析工作对学历要求不高。其实这需要分情况来看，如果做的只是打杂取数类的数据分析工作，那确实不要求太高学历，大专也可以。但如果想进入一家大型企业，从事正统的输出数据分析报告、能够***业务经营决策的工作，那么这个要求就高了。首先学历要求本科起步，同时对你的专业也有一定要求，公司会更偏好有管理学、金融学、应用统计学、数学、计算机科学与工程等相关专业的人。

第二是硬实力

也就是要掌握数据分析师必须具备的技能。

1、了解统计学相关知识：百分位数，箱线图，标准差，皮尔逊相关系数，贝叶斯定理，正态分布，卡方分布，***设检验等。

2、初步了解运营数据指标渠道转化率：PV 、UV、留存率、流失率、复购率、GMV等所在行业的指标，了解google ***ytics、百度指数等网站分析工具。

3、熟悉SQL语法：比如Mysql数据库。

4、熟悉python数据分析常用库：pandas、numpy、matplotlib、Seabron，能够利用python做数据可视化、数据探索、数据预处理。

5、熟悉office软件：精通excel，常用函数与数据***表等。

6、初步了解机器学习常用模型：决策树、RF、聚类等，能够手推最小二乘法。

7、掌握tableau、Power bi、FineBI等BI工具。

第三是软实力

软实力一方面是格局和逻辑思维。

因为数据分析师输出的观点报告是要指导企业各部门经营决策的，所以一定要准确、可落地并且考虑全面。

另一方面是对业务的理解能力

数据的最终价值还是要落实到业务上，得出更好的决策，让利润增加，让成本降低，让风险减少，让效率提升。

现在数据分析行业很内卷，很多从985和211，还有很多研究生，都不太好找工资。

第一企业对数据分析的岗位很不明确，觉得产品和运营能做，要你干嘛。

第二数据分析师的定位比较尴尬。

数据分析怎么破内卷并加入呢？

1.和业务部门搞好关系，有多工作都需要他们的支持，

2.还需要和数据部门维系感情，因为是要一起工作的，了解他们，这样以后出问题就知道找谁，

3.面对领导时，要积极的会和领导汇报工作。

4.有些对数据部门还是很仇视的，所以要学会如何交流沟通。。

数据部门的员工包括：数据平台、数仓、数据分析、报表开发等人员。

问题比较范，取决于具体的场景，你是站在求职者的角度，还是企业管理的角度，前者的话技术不是太大问题，这都有参照，难在如何结合业务场景给出分析思路，构建分析体系，这个几乎没有参照。对于企业来讲，数据治理通常是最大的难题，成本高，有不确定性因素在，尤其想做数字化转型的传统企业，路还很长，坑还很多。

数据分析往往给人的感觉不是有多难，而是不知道该如何利用数据分析能力来解决问题。

1、是coding太难吗？

数据分析常用的技术手段莫过于SQL、python、R，机器学习算法，这些都是数据分析的基础，在短时间都是可以学会的，因此，coding并不难。

2、是数据分析方***太难吗？

数据分析的方***莫过于收集数据、分析数据、发现问题，然后从多维度分析问题，找到问题的原因，然后解决问题，其中可以用很多分析对比的方法，环比，同比，转化等指标数据来说明问题。因此，方***也没有变化，并不是难的关键。

3、是否有难的点地方呢？

有的，数据分析的难点在于对数据敏感度和思维框架的培养，比如，当你从新闻听说最近油价涨了，你能从宏观和微观寻找到数据分析说明油价上涨背后的真正原因吗？具体分析这个原因应该按照怎样的框架和逻辑来拆解分析呢？

自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？

01 - 思路篇

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。

现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）

02 - 技能篇

技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧

SQL：《零基础学SQL》

Python：《Python编程 从入门到实践》

R语言：《R语言实战》

EXCEL：《数据图形化，分析更给力》

PPT：《PPT，要你好看》

逻辑表达：《金字塔原理》

03 - 业务理解篇

其实每个行业的业务入门书籍不同，但是基本的商业知识要先了解下的。

了解商业模式套路：《商业模式新生代》

图形化思考，商业常识：《餐巾纸的背面》

数据分析行业的常识：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

总而言之，看完两本书，学会SQL、Excel、PPT， 就当入门了

还有关于数据分析进阶、数据产品等书单推荐，希望对你有帮助~

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到此，以上就是小编对于数据分析范文的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析范文的2点解答对大家有用。