隨著互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展，各大公司沉淀了很多的數(shù)據(jù)沉桌，如何找出藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律谢鹊，利用這些數(shù)據(jù)來給公司創(chuàng)造價(jià)值，作為一個(gè)新手面對(duì)這些問題的時(shí)候留凭，你是不是考慮怎么快速學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析呢佃扼？
如果你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那么你可以參考網(wǎng)上的推薦書籍蔼夜，自己拿起書本兼耀，找些案例開始學(xué)習(xí)。
如果你需要前輩的指導(dǎo)求冷，那么你可以按照CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦的學(xué)習(xí)方法來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：
首先瘤运，數(shù)據(jù)分析師需要三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法遵倦，行業(yè)知識(shí)尽超。
一、技術(shù)
主要包括excel梧躺，sql似谁，power BI傲绣，python
1)技術(shù)方面就是 SQL，主要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫語言的增刪查改巩踏，
建議從mysql入手秃诵，主要學(xué)習(xí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，主要學(xué)習(xí)單表查詢以及多表查詢塞琼，利用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行簡單的分析
2)Excel 也是要會(huì)一點(diǎn)的菠净。不過 Excel
這種常用的辦公軟件，比如說做個(gè)圖彪杉，算算總合毅往、平均之類的，熟練使用vlookup等幾個(gè)常用函數(shù)派近，稍微復(fù)雜點(diǎn)的數(shù)據(jù)透視表 (pivot)
就夠了攀唯。
3)如果SQL 上手比較快，時(shí)間充裕渴丸，那就練練 power BI,
主要目的是看看都有什么樣的圖表侯嘀，感受一下各自適用什么樣的場景。具體怎么做圖不是非常重要谱轨，真要用的時(shí)候搜索一下現(xiàn)學(xué)就好了戒幔。最后就是學(xué)會(huì)使用power
BI制作報(bào)表以及通過報(bào)表思考業(yè)務(wù)遇到的問題。
二土童、數(shù)據(jù)分析方法
常用的數(shù)據(jù)分析方法包括以下13種：
1.
描述統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類诗茎，圖形以及計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散趨勢娜扇、偏度错沃、峰度栅组。
2.
假設(shè)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)主要包括U驗(yàn)和T檢驗(yàn)
1）U驗(yàn)
使用條件：當(dāng)樣本含量n較大時(shí)雀瓢，樣本值符合正態(tài)分布
2）T檢驗(yàn)
使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布
非參數(shù)檢驗(yàn)
非參數(shù)檢驗(yàn)是針對(duì)總體分布情況做的假設(shè)玉掸，
主要方法包括：卡方檢驗(yàn)刃麸、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)司浪、游程檢驗(yàn)泊业、K-量檢驗(yàn)等。
3.
信度分析：檢査測量的可信度啊易，例如調(diào)查問卷的真實(shí)性吁伺。
4.
列聯(lián)表分析：用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。
5.
相關(guān)分析：研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系租谈，對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度篮奄。
6.
方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本捆愁；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等窟却。
7.
回歸分析
包括：一元線性回歸分析昼丑、多元線性回歸分析、Logistic回歸分析以及其他回歸方法：非線性回歸夸赫、有序回歸菩帝、加權(quán)回歸等
8.
聚類分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類，尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量茬腿。
9.
判別分析：根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數(shù)呼奢，使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少，進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品切平，判斷它來自哪個(gè)總體
10.
主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量控妻，并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息。
11.
因子分析：一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中揭绑、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子弓候、并估計(jì)潛在因子對(duì)可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法
12.
R0C分析
R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線
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