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数据分析自学路线

article 2024/12/28 17:07:10

数据分析作为近几年火起来的IT技术岗位，在大数据时代的浪潮下迅速发酵膨胀，席卷了众多互联网企业，漫延到了金融、教育、医疗、消费等传统行业，在新经济领域也有重要作用，比如人工智能、新能源、电子芯片、企业数字化服务等等。

如果说现在的世界是软件的世界，那么掌握了数据就掌握了未来也是毫不夸张的说法。大数据时代，企业需要定制软件支撑业务项目的整个发生过程，而在这个过程中也会产生大量的数据；企业需要这些数据为自己指明业务的本质和问题，以及未来的发展方向，能够为企业做出正确决策提供实际有效的支撑。

目前数据分析人才只有50万左右，而市场需求将在未来三到五年达到180万左右。面对即将到来的人才需求大井喷，如果你喜欢跟数据打交道，也喜欢数据分析这个职业，那么现在就是学习它最好的时机，有市场需求，也有发展。

一、数据分析学习路线：

第一阶段：初识数据分析

本阶段主要是初步的了解数据分析、数据分析的思维培养（PSET、5W2H分析法、逻辑树等）、常见的十四种数据分析方法（象限分析、多维分析、假设分析、二八分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析等）等。

数据分析专业最重要的分析，掌握常用的分析思维和方法，并结合实际的商业项目进行实操练习，对于技术的掌握理解和工作经验的积累有真实的意义。

参考学习大纲（一）：

第二阶段：数据分析工具的进阶

掌握数据分析的方法，需要运用在实际的项目中，其中不可缺少的就是对于各种分析工具的熟练运用。常见的数据分析工作除了可以处理百万条数据的Excel，还要商业分析工作power BI、SQL数据库也可以处理数据、以及Python、Matlab。如果你想对数据分析有深入的学习，可以向大数据方向的内容学习，比如机器学习、Java开发等。

参考学习大纲（二）：

参考学习大纲（三）：

第三阶段：常见的数据分析业务

数据分析的经典使用行业包括了电商行业、金融行业、教育行业、医疗行业等。每个行业都有具体的行业指标，比如针对用户人群的、产品运营、流量等方面的指标，数据分析师需要针对具体的项目业务创建分析模式，结合分析工具筛选出符合领导、业务部门要求的数据报告。

举个例子吧，在银行和保险这一块，风险定价、风险控制、保险设置等方面都离不开数据分析。

比如你去银行贷款，在提交贷款申请前需要核实你的征信，是否有违约记录，以及你的收入证明，后期是否有能力定期还款；放款的时候需要预测还款概率以决策是否放款，或者通过数据分析得出量化结果进行贷款条件提高或压低放款金额，可以在降低违约率的同时也降低了贷款总额度。这些都需要数据分析的支撑。

参考学习大纲（四）：

二、一名合格的数据分析师需要具备的能力有哪些？

1、基本技能：熟悉数据分析的常用工具（Excel、Python、power BI、SQL等），至少要精通一到两个分析工具，有的企业也会要求R语言。在学习之前可以根据目标岗位的技能要求进行针对性的学习，有目标能提高学习效率。

2、掌握数据分析方法和思维：常见的数据分析方法、分析模型、业务指标/模型等都需要熟练掌握，能根据企业的实际要求灵活运用。

3、其他方面：数据敏感性、交流沟通等职场软实力；能结合公司业务进行分析工作，避免闭门造车的情况出现，深入理解业务，培养数据敏感性方面的能力。

三、数据分析学习技巧分享：

对于数据分析专业而言，学习的技术难度其实不算大，相比开发、云计算、大数据方面的简单很多。但是对于软实力的要求会更高，个人的逻辑思维能力、思维的活跃性、对数字的敏感性、客观的思考分析能力等方面要求更高。数据分析也是一个需要跟领导和同事打好关系的职业，你的工作结果是为领导为公司服务的，提供贴合实际业务情况的数据更有价值。

那么在学习过程中就需要培养业务能力，不只是单纯的学技术，这里有一些技巧分享给大家：

1、在工具学习阶段，多进行实操练习，熟能生巧。工具学习其实很简单的，前期只要你能跟着老师的节奏熟悉了解它，你就能独立的进行操作练习，结合一些项目数据进行理解往往能达到事半功倍的效果。

2、学习笔记必不可少。工具学习阶段有很多的函数、做好学习笔记，有利于你随时复盘。工具较多也会遇到时间久就会遗忘的情况，学习笔记就显得尤为重要。定期复盘也是加深记忆的好方法：比如学完一个星期就把这周学习的内容前面复盘一下，下一周就把之前两周的内容复盘，以此类推。不要觉得烦杂没有耐心，这都是技术沉淀积累的过程。做好学习笔记也有利于你回顾所学，又不对的地方可以及时纠正。

3、培养数据分析思维。数据分析有一大难点，就是我们很容易在分析的过程中不自觉的带入主观的想法，看数据说话，认为它应该是什么样的，应该是由什么情况导致的等等情况。而且还容易被我忽略，明明是根据数据来的结论，怎么会是主观的呢。所以在学习过程中一定要切记主观想法的带入，一切用数据说话，培养自己的数据分析思维。

4、结合商业项目进行分析方法实操。多做项目一直是IT学习的重要技巧，不管你是选择自学还是报班，都需要将技术结合实操进行理解和掌握，数据分析也不例外，虽然工具看起来很简单，但是能通过数据找到背后的原因，一点点的数据变化就能被你看到，是一种优秀的数据分析能力。

5、找到适合你的学习方法。学习千万别钻牛角尖，遇到不懂的要及时求助，网上有很多技术大佬，你可以虚心的请教一二。如果你有朋友亲戚从事这方面工作的最好，毕竟自学很容易陷入误区或者学习方式不当，有从业者的指点会轻松很多。如果你缺乏这些条件，也找不到技术大佬，自学又学不进去了，可以考虑报个班，比无头苍蝇打转要有效得多。

四、学数据分析自学还是报班？

其实关于这一点，也是很多想学习IT技术的小伙伴头疼的一点，自学怕学不会，报班又怕被坑，浪费时间和金钱。

如果你的学习能力不错，又能找到全套最新的学习书籍资料这些，关键时刻有这方面技术大佬指导，还是可以选择自学的；但自学也要花钱的哈，只是比报班相对少一些。

自学还需要注意一点的是学习过程和内容一定要系统化，虽然我们大多生活在碎片化的信息时代，但是我们的专业知识不能碎片化，不然找不到工作的。

如果你不具备良好的自学能力，那么也可以考虑报班。靠谱的培训机构还是存在的，只是需要你实地去了解对比，不要只听一家之言。培训机构本身存在竞争，不管是良性还是恶意，不能只看广告，而要实地去看机构的在读生数量、办学场地、办学时间、机构背景实力。

去线下试听课程，感受一下教学氛围。一方面也能确定你对这个专业是否真的感兴趣，另一方面也了解一下技术老师是否专业，跟在读生聊一下学习感受，对学校、对老师等。

关于机构的选择问题，小编也写过很多，感兴趣的可以去主页搜索看看。