如何零基础入门数据分析范文

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1、WORD格式可编辑如何零基础入门数据分析随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。我在读BuisnessAnalytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。1.基本工具学习数据分

2、析的第一步，是了解相关工具Excelexcel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块

3、可以获得很不错的分析报告，简单且高效。SQL专业知识整理分享WORD格式可编辑数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就

4、需要长时间的锤炼了。SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUPBY(配合简单的聚合函数)、ORDERBY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOWFUNCTION和CASEWHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。R/Python熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。RvsPython目前最主流

5、的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点：专业知识整理分享WORD格式可编辑R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用

6、十分便捷。此外，R的报告能力很强，大部分模型库在训练模型后都会提供很多细节，也比较容易通过rmd转换成优美的doc/pdf/html。Python先是一门general的编程语言，之后才是数据分析工具。初学python，语法肯定是不如R容易理解的。但使用到后来，当越来越多的需要自己定义时，Python的优势就显现出来了。另外，Python在数据量大时速度会比较快。至于先学哪一个，需要结合自己的规划来看：如果最终两个都要学，那我毫不犹豫的建议从R开始；如果两个选一个学的话，我目前倾向于Python

7、，不过如果你确定自己以后只做业务方面的内容，那R可能更好一些。另外，如果有专注的领域的话，那么要结合自己的领域来定，比如搞投资分析的可以看一看R语言的PortfolioAnalytics库，大概就明白，说R语言把编程简化专注结果所言非虚。R语言学习当然无论入门哪种语言，学习路径都很重要。R语言的学习建议从基础数据结构开始，了解R中的vector、dataframe和list等结构，对语法有基本的理解。之后建议学习dplyr和ggplot2这两个库，两者分别是数据操纵和可视化库，学过之后可以做一些

8、基本的数据项目了。学习平台首推datacamp，是付费的但绝对物有所值，没有比边学边练更好的学习方式了。此外推荐一本R语言实战(RinAction)，可以当作学习手册。Python学习包括我在内的很多同学都把Coursera上的Pythonfor专业知识整理分享WORD格式可编辑everyone当作启蒙教材，这是一门很好的课程，但对于专注数据分析的Python使用者而言，课程没有提供最完美的学习路径。学习Python也应该从数据结构开始，list、dictionary、tuple这些数据结构要了