如何学BI大数据
职业规划建议
1. 短期目标（1-2年）
积累经验：通过实习或初级岗位（如数据分析师、商业分析师）积累经验。
提升技能：深入学习SQL、Python、BI工具，掌握数据分析和可视化技能。
建立作品集：完成个人项目或参与开源项目，展示数据分析能力。
2. 中期目标（3-5年）
专业化发展：根据兴趣选择细分方向，如数据可视化、BI开发或数据运营。
提升软技能：加强沟通、项目管理能力，提升商业敏感度。
行业深耕：选择感兴趣的行业（如金融、电商、医疗），成为行业专家。
3. 长期目标（5年以上）
管理岗位：向数据团队负责人、数据产品总监等管理岗位发展。
技术专家：成为数据科学家、BI架构师等技术专家。
创业或咨询：积累足够经验后，可考虑创业或从事数据咨询工作
学习内容
1.基础知识
BI和大数据的基本概念、应用场景及其在商业中的作用。
数据分析、数据挖掘、数据可视化等基础知识。
2.工具
Excel：掌握基本的数据处理和分析功能，如公式、图表和数据透视表。
SQL：学习数据库查询语言，掌握数据提取和操作
BI工具：熟悉常见的BI工具，如Tableau、Power BI，学习数据可视化和报表制作。
编程语言：初步学习Python或R，掌握基本的数据处理和分析技能。
3.数据分析方法
统计学基础：学习描述性统计、概率等基本统计知识。
数据分析流程：了解数据清洗、探索性分析、建模和结果解释的完整流程。
4.实践项目
案例学习：通过实际案例理解BI和大数据的应用。
个人项目：从公开数据集中选择项目，进行数据分析和可视化。
5.证书加持
考取相关证书（如Tableau认证、微软Power BI认证、数据分析师证书）。
学习路径
初级阶段
学习Excel和SQL，掌握基本数据处理技能。
完成Kaggle上的入门项目（如Titanic生存预测）。
阅读《数据可视化实战》，学习如何用数据讲故事。
中级阶段
学习Python基础，掌握Pandas、Matplotlib等库。
分析政府开放数据或Kaggle上的社会问题数据集。
完成Tableau或Power BI的数据可视化项目。
高级阶段
学习统计学基础，掌握描述性统计和概率。
完成复杂的数据分析项目（如电商用户行为分析）。
结合文科背景，发表数据分析文章或报告。
推荐工具和资源
学习平台：
Coursera、edX：提供系统化的数据分析课程。
DataCamp：专注于数据分析的交互式学习。
书籍：
《深入浅出数据分析》：适合初学者的数据分析入门书。
《用数据讲故事》：学习如何用数据可视化传达信息。
社区：
Kaggle社区：参与讨论和比赛，学习他人经验。
知乎、豆瓣：关注数据分析相关话题和小组。
数据集平台
综合数据集平台
Google Dataset Search（https://datasetsearch.research.google.com/）：Google推出的数据集搜索引擎，涵盖各个领域的数据。
Data.world（https://data.world/）：一个开放的数据社区，提供多种数据集和分析项目。
UCI Machine Learning Repository（https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php）：加州大学欧文分校维护的经典数据集，适合机器学习和数据分析练习。
2. 政府开放数据
中国政府开放数据（https://data.stats.gov.cn/）：中国国家统计局的开放数据平台，涵盖经济、人口、环境等领域。
美国Data.gov（https://www.data.gov/）：美国政府开放数据平台，涵盖教育、医疗、交通等领域。
欧盟开放数据门户（https://data.europa.eu/）：欧盟的开放数据平台，涵盖经济、环境、社会等领域。
3. 社会科学与人文数据
世界银行开放数据（https://data.worldbank.org/）：涵盖全球经济、教育、健康等数据。
联合国数据（https://data.un.org/）：提供全球人口、经济、环境等数据。
IPUMS（https://ipums.org/）：提供全球人口普查和调查数据。
4. 商业与经济数据
Quandl（https://www.quandl.com/）：提供经济和金融数据集。
Yahoo Finance（https://finance.yahoo.com/）：提供股票市场数据。
Amazon Web Services (AWS) Public Datasets（https://aws.amazon.com/datasets/）：涵盖天文、生物、经济等领域的大规模数据集。
5. 文化与艺术数据
Europeana（https://www.europeana.eu/）：欧洲文化遗产数据，包括艺术品、书籍、音乐等。
The Metropolitan Museum of Art Open Access（https://www.metmuseum.org/）：大都会艺术博物馆的开放数据。
Google Books Ngram Viewer（https://books.google.com/ngrams）：分析书籍中的词汇使用趋势。
6. 新闻与媒体数据
GDELT Project（https://www.gdeltproject.org/）：全球事件、语言和语调数据库。
Common Crawl（https://commoncrawl.org/）：提供网络爬虫数据，适合文本分析。
Twitter API（https://developer.twitter.com/）：获取社交媒体数据（需注册开发者账号）。
7. 科学与环境数据
NASA Open Data（https://data.nasa.gov/）：NASA的开放数据，涵盖天文、气候等领域。
NOAA Climate Data（https://www.ncdc.noaa.gov/）：美国国家海洋和大气管理局的气候数据。
OpenStreetMap（https://www.openstreetmap.org/）：提供全球地理数据。
8. 健康与医疗数据
CDC Open Data（https://www.cdc.gov/）：美国疾病控制与预防中心的开放数据。
WHO Data（https://www.who.int/data）：世界卫生组织的健康数据。
MIMIC-III（https://mimic.physionet.org/）：医疗信息数据集，适合医疗数据分析。
9. 教育与研究数据
Open Education Data（https://openeducationdata.org/）：提供全球教育数据。
Pew Research Center（https://www.pewresearch.org/）：提供社会、经济、技术等领域的研究数据。
ICPSR（https://www.icpsr.umich.edu/）：社会科学研究数据。
10. 其他有趣的数据集
IMDB Datasets（https://www.imdb.com/interfaces/）：电影和电视剧数据。
Spotify API（https://developer.spotify.com/）：获取音乐数据（需注册开发者账号）。
Open Food Facts（https://world.openfoodfacts.org/）：全球食品数据。
如何选择数据集
兴趣驱动：选择与自己兴趣相关的领域（如社会问题、商业分析、文化研究等）。
难度适中：初学者可以从结构化的、小型数据集入手（如CSV文件），逐步挑战更复杂的数据。
目标明确：根据学习目标选择数据集，例如：
学习数据清洗：选择包含缺失值或噪声的数据。
学习可视化：选择适合生成图表的数据。
学习机器学习：选择带有标签的分类或回归数据集。
没有经验,怎么做项目
1. 个人项目
通过个人项目练习数据分析技能，积累经验并展示能力。
推荐步骤：
选择数据集：从公开数据集平台（如Kaggle、政府开放数据）选择感兴趣的数据。
明确目标：设定分析目标，例如探索数据趋势、解决某个问题或预测结果。
完成分析：使用工具（如Excel、Python、Tableau）进行数据清洗、分析和可视化。
总结成果：撰写分析报告或制作可视化仪表盘，展示分析过程和结果。
项目示例：
分析某城市的交通数据，研究拥堵原因。
利用电商数据，研究用户购买行为。
分析社交媒体数据，研究热点话题传播。
2. 参与开源项目
通过参与开源项目，学习团队合作和实际项目流程。
推荐平台：
GitHub：搜索与BI和大数据相关的开源项目（如数据可视化工具、数据分析脚本）。
Apache开源项目：参与Hadoop、Spark等大数据开源项目。
如何参与：
从简单任务开始：如修复文档错误、优化代码注释。
逐步深入：参与数据分析模块的开发或优化。
与社区互动：向项目维护者请教问题，学习经验。
3. 参加比赛
通过数据分析比赛锻炼技能，积累项目经验。
推荐平台：
Kaggle：参与数据分析竞赛，完成从数据清洗到建模的全流程。
天池大赛：阿里云举办的数据科学竞赛，涵盖多个领域。
DataHack：Analytics Vidhya平台的数据分析比赛。
比赛示例：
预测房价、用户流失率等经典问题。
分析社交媒体数据，研究用户行为。
4. 模拟项目
通过模拟企业项目，学习实际工作流程。
推荐方法：
选择行业：如电商、金融、医疗等。
设定场景：例如“分析某电商平台的销售数据，提出优化建议”。
完成项目：从数据收集、清洗、分析到报告撰写，模拟完整流程。
工具支持：
使用Tableau、Power BI制作可视化仪表盘。
使用Python或R完成数据分析和建模。
5. 加入社群和活动
通过社群和活动结识同行，获取项目机会。
线下活动：参加数据分析、BI相关的Meetup、讲座或研讨会。
线上社群：加入知乎、豆瓣、微信等平台的数据分析小组。
开源社区：参与Kaggle、GitHub等平台的讨论和协作。
6. 学习与展示
通过学习课程和展示成果，吸引潜在机会。
推荐方法：
学习课程：完成Coursera、DataCamp等平台的BI和大数据课程。
展示成果：将个人项目或比赛成果发布到GitHub、博客或LinkedIn。
制作作品集：整理分析报告、可视化作品和代码，形成作品集。
7. 内部机会
如果已经在职，可以尝试从内部获取项目机会。
推荐方法
主动沟通：与公司数据团队或业务部门沟通，了解需求。
参与项目：协助完成数据分析任务，积累经验。
提出建议：通过数据分析发现业务问题，提出优化建议。
学习数据分析在商业中应用
1. 行业报告与白皮书
许多咨询公司和研究机构会发布行业报告和白皮书，涵盖数据分析在商业中的应用。
麦肯锡（McKinsey）：Global management consulting | McKinsey & Company
波士顿咨询（BCG）：https://www.bcg.com/
德勤（Deloitte）：德勤官网
普华永道（PwC）：PwC: Building trust for today and tomorrow
艾瑞咨询：艾瑞咨询
阅读报告中的数据分析方法和商业洞察。
学习如何将数据与业务决策结合。
2. 商业案例库
哈佛商业评论（HBR）：Harvard Business Review - Ideas and Advice for Leaders
提供大量商业案例和分析文章。
Case Studies in Business Analytics：https://www.kdnuggets.com/
专注于数据分析在商业中的应用案例。
Kaggle案例：Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community
许多数据集附带实际商业问题和分析案例。
3. 企业官网与博客
Tableau案例：https://www.tableau.com/learn/stories
提供各行业的数据可视化案例。
Power BI案例：https://powerbi.microsoft.com/en-us/case-studies/
展示Power BI在商业中的应用。
Google Cloud案例：https://cloud.google.com/customers
涵盖大数据和AI在商业中的应用。
4. 在线学习平台
许多在线学习平台提供行业案例分析和实战课程。
Coursera：Coursera | Degrees, Certificates, & Free Online Courses
推荐课程：《Data-Driven Decision Making》（PwC）。
edX：Build new skills. Advance your career. | edX
推荐课程：《Data Science for Business》（Microsoft）。
DataCamp：https://www.datacamp.com/
提供商业数据分析的实战案例。
5. 书籍与出版物
《数据化决策》：讲解如何用数据驱动商业决策。
《商业数据分析》：涵盖数据分析在营销、运营等领域的应用。
《数据科学实战》：通过案例学习数据科学在商业中的应用。
6. 行业会议与活动
参加行业会议和活动，了解最新的数据分析应用趋势。
Strata Data Conference：Conferences - O'Reilly Media
大数据和数据分析领域的顶级会议。
Tableau Conference：https://www.tableau.com/conference
数据可视化和商业智能的年度盛会。
本地Meetup：通过Meetup平台（https://www.meetup.com/）参加本地数据分析活动。
7. 新闻与媒体
TechCrunch：Yahoo
报道科技和数据分析在商业中的应用。
Forbes：https://www.forbes.com/
提供商业洞察和数据分析案例。
36氪：36氪_让一部分人先看到未来
关注中国科技和商业创新。
8. 学术期刊与论文
通过学术期刊了解数据分析在商业中的研究与应用。
Google Scholar：https://scholar.google.com/
搜索数据分析相关的学术论文。
Springer：Our business is publishing | Springer — International Publisher
提供商业分析和数据科学的学术资源。
9. 企业内部资源
与公司数据团队或业务部门沟通，了解实际项目。
参与公司内部培训或分享会，学习数据分析应用。
10. 社交媒体与论坛
LinkedIn：关注数据分析专家和企业账号，获取行业洞察。
知乎：搜索数据分析相关话题，阅读高质量回答。
Reddit：加入数据分析相关社区（如r/datascience）。
文科生难点
1.技术门槛高: 缺乏编程基础; 数据分析需要一定的数学和统计学知识
2.思维方式差异: 数据分析需要较强的逻辑思维和结构化思考能力，文科生可能更擅长感性思维和文字表达
3.缺乏实践机会, 不知道如何获取数据或找到合适的项目练习
4.学习资源不合适: 很多学习资源面向理工科背景
5.心理压力: 自我怀疑,急于求成
6.缺乏行业背景: 商业理解不足, 应用场景模糊
7.学习方法不当
解决方案
1.逻辑题练习
在线平台
LeetCode：适合初学者的简单逻辑题和算法题。
HackerRank：提供SQL、Python等编程练习，适合数据分析初学者。
Codewars：通过游戏化方式练习编程和逻辑题。
书籍
《逻辑思维训练》：适合初学者的逻辑题入门书籍。
《算法图解》：用通俗易懂的方式讲解算法和逻辑思维。
APP
Lumosity：提供逻辑思维和记忆力训练的小游戏。
Elevate：专注于逻辑、数学和语言能力的训练。
2. 数据分析案例练习
通过实际数据分析案例，培养数据思维和动手能力，推荐以下资源：
公开数据集
Kaggle：提供大量数据集和数据分析案例，适合初学者从简单项目入手。
推荐项目：Titanic生存预测、房价预测。
政府开放数据：如中国政府开放数据平台、美国Data.gov，涵盖经济、社会、教育等领域。
Google Dataset Search：搜索各类公开数据集。
数据分析工具
Excel：从简单的数据处理和可视化开始。
Tableau Public：免费版Tableau，适合练习数据可视化。
Python：通过Jupyter Notebook练习数据分析（推荐库：Pandas、Matplotlib、Seaborn）。
案例资源
DataCamp：提供交互式数据分析课程和项目。
Coursera：推荐课程《Data Analysis and Visualization Foundations》（IBM）。
书籍：
《Python for Data Analysis》：适合初学者的Python数据分析书籍。
《数据可视化实战》：学习如何用数据讲故事。
3. 将数据分析与文科背景结合
社会问题分析
案例：分析人口普查数据，研究人口结构变化。
利用教育数据，研究教育资源分配问题。
分析犯罪数据，研究犯罪率与社会经济因素的关系。
数据集：
联合国数据（https://data.un.org/）。
世界银行开放数据（https://data.worldbank.org/）。
商业问题分析
案例：
分析电商销售数据，研究用户购买行为。
利用市场调查数据，研究消费者偏好。
分析社交媒体数据，研究品牌口碑。
数据集：
Kaggle上的电商数据集（如Amazon产品数据）。
Google Trends：分析搜索趋势数据。
文化与历史分析
案例：
分析文学作品中的词汇使用趋势。
研究历史事件的时间线及其影响。
利用博物馆开放数据，研究文物分布。
数据集：
Google Books Ngram Viewer：分析书籍中的词汇使用。
欧洲文化遗产数据（https://www.europeana.eu/）。
新闻与媒体分析
案例：
分析新闻数据，研究媒体报道倾向。
利用社交媒体数据，研究热点话题传播。
数据集：
GDELT项目（全球事件、语言和语调数据库）。
Twitter API：获取社交媒体数据（需注册开发者账号）。