如何学习数据分析?需要学哪些知识? 零基础如何入门数据分析?
财经知识的学习和应用需要注重风险管理能力的提升。投资者们需要具备风险意识和风险管理能力,以应对市场风险和投资风险。下面天成财经中的这篇文章是关于如何自学数据分析的相关信息,希望可以帮助到你。
问题一:如何学习数据分析?需要学哪些知识?
优质回答1. 统计学的背景知识是必要的.随便找个大学的数理统计教材都可以.
2. 软件最好的是SPSS 和SAS,SPSS应该可以找到免费的,但是SAS很难.它们各有优势.初学建议学SPSS,容易学,不需要写程序的技能.
3. 行业知识,就是说你分析的结果需要能作出合理的解释和指导实践应用.
4. 数据库的知识,这个是分析的基础.只有把数据整理好了,才能做好分析.
问题二:数据分析怎么做?
优质回答一、 具备基本的数据素养
1. 具备基本的统计学概念
先来说一下最基础的概念:平均值,中位数,百分位数,众数,离散程度,方差,标准差。这里不一一赘述,只简单说一下均值和中位数的差异。 均值:即平均数,优势是,均值跟所有数据都相关,劣势是容易受到极端值影响。
比如,你和你的3个好友,跟比尔盖茨组成一个团队,然后这个团队的人均身价是200亿美金,你会觉得自己是有钱人吗? 中位数:只跟排在中间的数据相关,优点是不受极端值影响,缺点是缺乏敏感性。
2. 避免数据逻辑错误常见数据逻辑谬误1:相关当因果
“有研究结果表明:颜值高的人收入也更高。” 听到这个结论,你会不会觉得应该去整容? 但有可能是因为,颜值高的人相对比较自信,而自信的人容易在职场上获得成功,所以收入高。也有可能,是收入高的人有能力装扮自己,所以看起来颜值更高。所以说,上面这个表达,只是在说颜值和收入相关,但没有说两者是因果关系。
二、数据沟通和表达:如何用数据讲故事
如果你能够具备足够的数据素养,知道如何呈现数据,同时能够把数据表达出来,那么就能在故事当中融入足够有说服力的数据,故事自然变得很有说服力。
1. 理解沟通目的和对象
如果你说服一个客户购买你的理财产品,你会怎么跟他说?
第一种:这个理财产品有10%的概率会亏;
第二种:这个理财产品有90%的概率能赚。
当然是后者,他听完大概率愿意买,但如果是前一种说法,他可能会很恐惧。 所以,当你在公司里面跟不同的对象沟通时,也应该呈现不一样的数据。
比如,高层可能关心公司整体营收、盈利等等相关数据,中层可能关心他们部门的KPI数据,而主管更关注某个活动、某个举措的成功失败情况。
2. 选择合适的数据表达类型
怎么样用更加合适的数据图表类型?这里有些经验干货分享给大家,常用表格适用范围如下:
o 散点图(适合相关)
o 折线图(适合趋势)
o 横的和竖的条形图(适合对比)
o 瀑布图(适合演变)
o 热力图(适合聚焦)
o 雷达图(适合多指标)
o 词云图(适合看分布)等等
3. 符合数据可视化原则
数据的可视化也非常重要,因为如果没有可视化,就是一些数字罗列,那就跟文字信息没什么差异了。
数据可视化的几个原则:阅读门槛别太高,不要过多颜色,突出关键信息,文本与数据呼应。
问题三:如何学习数据分析?需要学哪些知识?
优质回答1. 统计学的背景知识是必要的.随便找个大学的数理统计教材都可以.
2. 软件最好的是SPSS 和SAS,SPSS应该可以找到免费的,但是SAS很难.它们各有优势.初学建议学SPSS,容易学,不需要写程序的技能.
3. 行业知识,就是说你分析的结果需要能作出合理的解释和指导实践应用.
4. 数据库的知识,这个是分析的基础.只有把数据整理好了,才能做好分析.
问题四:零基础如何入门数据分析?
优质回答零基础入门数据分析,建议先从Excel开始,因为Excel是数据分析最常用的工具,功能强大,入门容易。
从Excel开始
Excel需要学习的有3点,Excel公式、数据透视表和Excel图表。
1、Excel公式
2、数据透视表
3、Excel图表
学习一些SQL基础
接着建议学习MySQL,因为数据分析跟数据打交道,懂点sql知识还是很有必要的。
懂点统计学理论很有必要
统计学是必须的,不懂统计学根本算不上数据分析师,具体内容有:统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。
SPSS
分析工具除了Excel,推荐SPSS,使用广泛,容易上手。
因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定;有些不行,必须通过其他工具才能搞定,例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析,都需要用到SPSS。
在掌握了统计学的基础上,在学习SPSS是很容易的,因为SPSS只是一个工具而已。
编程学习(可选)
另外,有精力的话,懂点编程也是必须的,因为用Excel做数据分析,少量数据(大约几十万甚至百万)没有问题,但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。
1、Python/R
Python和R都可以,R在数据分析方面更加强大,也更成熟,但是想往机器学习方向发展的话,Python还是主流语言,推荐学习Python。
2、ExcelVBA
虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能,但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成,比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等,而借助于VBA代码,可以很方便地处理这些问题。
回答完毕!
问题五:如何自学成为数据分析师?
优质回答大数据时代的到来,意味着数据增长的急速攀升。一方面,互联网+的经济模式使得传统行业也迸发出了巨大的数据体量。另一方面,传统互联网企业如今也做的风生水起,产业链不断完善,譬如BAT巨擘,每天产生的数据量非常惊人。
在这样的背景下,数据分析师开始应运而生,并蓬勃发展,而数据分析师也成为当下炙手可热的职位。那究竟应该如何成为一名数据分析师呢。在我看来,数据分析师需要从统计学,分析技能以及业务常识三个方面进行入手学习,这里重点说一下后两者。
首先来说分析技能。
Excel作为经典的数据分析工具,是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器,透视表以及灵活的函数。而在函数中,尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的,在实际工作中应用非常广泛。
Excel常用于基本的数据描述,并且可以处理的样本量非常有限。而在大数据时代,为了解决海量数据的查询,SQL就应运而生了。SQL基本可以分为增删改查四大模块,其中具体的语法又有where,select等。
除了Excel以及SQL之外,数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础,可以学习SPSS。而如果有编程,建议学习Python以及R。
说完分析技能,我们再来说一下业务知识。
业务知识并不是简单就能学会的,本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而,好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书:《增长黑客》以及《精益数据分析》。
如果有问题,欢迎评论,一同探讨。
人天天都会学到一点东西,往往所学到的是发现昨日学到的是错的。从上文的内容,我们可以清楚地了解到如何自学数据分析。如需更深入了解,可以看看天成财经的其他内容。
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