大数据时代，数据为王。用数据进行分析，为公司决策提供指导，是这个精细化运营、降本增效的时代，很多公司必须要做的事情。大型企业都设立了数据分析部门。截至目前，全国数据分析人才1400万，预计2025年市场规模将达到2000亿！数据分析与其说是一项工作，不如说是一项重要的技能。拥有这项技能意味着你的就业前景更好，职业发展更广阔。
那么数据分析零基础应该如何学习呢？下面小编将从学习周期、学习内容、职业发展规划三个方面全面了解数据分析行业。
1.学习数据分析需要多长时间？
每个人的学习能力和基础不一样，所以数据分析的学习周期也不一样。如果是通过自学，这个周期可能会很长，因为没有专业老师的指导和系统的学习。一般来说，零基础学习者如果进行系统的培训，最快也要近三四个月。数据分析的学习要从熟悉表格和表格结构开始，其起源必须是在先了解Excel并能从数据库中提取数据的基础上提升技能。你的技能从能够从数据库中提取数字，用Excel和BI处理几万行的小数据，到用python批量处理几十万甚至上百万行的中型数据，最后使用大数据的相关组件，比如hadoop、spark、flume等组件处理几千万甚至上亿的大数据。每个阶段所需的工具和方法是不同的。一般来说，对于能够处理中量级数据的自学型分析师来说，至少要学习python的熊猫、numpy等数据处理库。这种零自学的循环，一般也与理解和自律有关。悟性和自律性高的同学，4个月可能就能掌握；如果理解力和自律性低的同学，这个循环可能就做了一半，时间无法估计。这里推荐数据分析的实际就业类，Excel快速处理技巧，Excel可视化技巧。
关系型数据库
SQL也是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题是你有数据要分析。通常情况下，一个企业有自己的数据库，数据分析师首先要知道自己要根据业务需求从企业数据库中抽取哪些数据。如果企业部署了本地数据库，提取数据必须是SQL语言。SQL很好理解，非常好用，一定要学。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及表结构数据的添加、删除、校验。在现实企业中，数据分析师一般没有增删改的权限，只有检查的权限。学生要重点掌握各种句型。
计算机编程语言
Python的基础对于数据分析师来说非常重要。对于10万或100万的数据量，Excel和BI会因为卡顿而完全无法使用。但是在实际的企业应用中，一次处理十万级数据、百万级数据的情况非常普遍。Python是处理这种中量级数据的强大工具。因为Python有很多强大的第三方库，比如Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn等。这些库允许数据分析师清理和分析数百万的数据。Python不仅可以清洗和绘制数据，还可以使用sklearn分析大数据算法。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，对Python的掌握程度是不一样的。
商业智能工具
BI可以理解为Excel图表透视表的高级版本。BI就是把表和表连接起来，然后画出很多指标图。它是一个大屏幕广告牌，如下图所示:
BI看板图销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图表可以显示企业过去5个月的平均销售单价，过去24个月的物流出货量曲线，甚至现在的实时销售额。这些都是企业关心的问题。有了这个广告牌，领导层在监控企业的业务方面就有了非常直观的数据，便于他们及时做出决策和调整。市面上有一些比较流行的BI软件，比如FineBI，PowerBI。这些BI软件其实很像，学起来也不难。从入门到精通学习FineReport和FineBI，快速挖掘数据的价值，将这些数据转化为有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
数理统计与数据运算
数理统计和数据操作方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论、统计学、线性代数和基本微积分理论。这些内容不需要深入理解，但其原理和内涵需要掌握。因为整个数据分析的来源其实是脱胎于描述性统计分析。描述性统计分析计算样本的总数和平均值。后续数据分析中涉及的算法是架构的更深层次的统计建模。所以，掌握数理统计的知识，对于入门级的数据分析师来说，是基本的，也是必须的。
数据运营方法论是什么？数据运营方法论其实就是学习各行业运营的分析模型。比如对于电商，漏斗分析可以分析进入首页PV1的人数，进入服装板块PV2的人数，PV2/PV1可以得到一个进入服装板块的人数比例。还有很多通用的分析模型:相关性分析，A/B检验等。对于想发展成管理路线的数据分析师来说，数据操作是必须要学习的知识。其实数据操作的知识并不复杂，就是根据自己的业务需求把指标拆解到最小，然后用两种数据分析方法，同比和环比。
机器学习
最后一个高级水平，需要数据分析师掌握分析大量数据的能力。这种分析并不仅仅停留在描述统计分析和使用数据运算方法进行分析，而是进行预测分析。预测的本质是利用已有的数据，做出一组变量X和预测的最终值Y之间的关系，然后利用这个算法，把更多的X输入到算法中，得到一个预测的Y值。这里不懂也没关系。总之，这个阶段的数据分析就是利用大量的历史数据构建一套数学公式，并利用这个数学公式来预测未来。比如一个人刷了很多体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这种推断和预测对商业世界具有重要的现实意义。想要成为一名能够掌握算法的数据分析师，机器学习是必不可少的入口。学生应逐步学习更高级的算法，如决策树、随机森林、SVM等。从简单的单变量回归，多元回归和逻辑回归。
3.数据分析职业发展规划？
一般来说，数据分析有两种方式，一种是管理方式，一种是技术方式。向管理端发展，如初级数据分析师、数据运营、数据分析经理、数据运营总监等。这条发展路径主要需要统计、Excel、PPT等技能。，需要写市场分析报告。这条路看似对技术没有很深的理解，但需要对业务有很深的理解。而深刻的商业理解需要时间和深刻的商业研究精神。如果是非数学、计算机、统计专业的朋友，更适合这种非技术类的职业发展道路。
而向技术方向发展，目标会很明确。一是深入数据挖掘方向，学习深度神经网络、NLP等前沿算法。二是深化数据分析开发，学好hadoop、spark等大数据组件。这是一个技术发展方向，需要更高的统计能力、数学能力和编程能力。
其实无论是非技术业务方向还是技术专家方向都需要两个字:学习。当然，听到这里，我们还需要强调一点，初级数据分析入门并不难。后半段，做一个优秀的数据分析师并不容易，需要刻苦钻研的精神。
如果看到这里，你觉得自己对入门级数据分析师这个方向已经做好了心理准备，但是真的不知道零基础怎么入行。欢迎大家私聊免费获取数据分析师知识点大纲，免费做数据分析师入门级咨询。
