数据分析需要学哪些课程（数据分析学习）

您好,今日明帅来为大家解答以上的问题。数据分析需要学哪些课程，数据分析学习相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

1、一、掌握基础、更新知识。

2、基本技术怎么强调都不过分。

3、这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。

4、数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。

5、有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。

6、统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。

7、例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。

8、但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？行业知识如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。

9、是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

10、一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。

11、例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：对于A部门，新会员的统计口径是什么。

12、第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？2、是如何统计出来的。

13、A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。

14、B：业务场景。

15、是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。

16、3、这个数据是在哪个环节统计出来。

17、在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。

18、4、这个数据代表着什么。

19、10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。

20、后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。

21、我非常同意。

22、因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。

23、哈哈。

24、你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。

25、新同学，还是好好花时间把基础技能学好。

26、因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

27、不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。

28、以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

29、二、要有三心。

30、细心。

31、2、耐心。

32、3、静心。

33、数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。

34、而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。

35、三、形成自己结构化的思维。

36、数据分析师一定要严谨。

37、而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。

38、但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。

39、当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。

40、在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。

41、四、业务、行业、商业知识。

42、当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

43、这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。

44、 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。

45、而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。

46、如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。

47、很简单，我总结了几点：多向业务部门的同事请教，多沟通。

48、多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。

49、2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。

50、3、每天有空去浏览行业相关的网站。

51、看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。

52、4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。

53、标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。

54、希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

55、数据分析师中国统计网——一位资深数据分析师的分享。

本文就为大家分享到这里，希望小伙伴们会喜欢。

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