深入浅出数据分析（想学习新媒体，有推荐的视频或者书籍吗

本文目录

• 想学习新媒体，有推荐的视频或者书籍吗
• 想转行，转数据分析，敢问各位大牛有什么好的学习路线吗
• 零基础如何入门数据分析
• 小白如何学习数据分析
• 如何学习数据分析

想学习新媒体，有推荐的视频或者书籍吗

推荐书目:

1.《大数据时代》

2.《互联网思维到底是什么——移动浪潮下的新商业逻辑》

3.《数据之巅》

4.《长尾理论》

5.《数字化生存》

6.《facebook效应》

7.《移动浪潮》

8.《未来是湿的：无组织的组织力量》

9.《真相：信息超载时代如何知道该相信什么》

10.《从0到1：开启商业与未来的秘密》

想转行，转数据分析，敢问各位大牛有什么好的学习路线吗

1. 掌握数据分析工具

A. 基础工具：excel

excel能够帮助你实现数据透视并可视化，只需用到其中部分功能即可完成日常量数据的计算工作。

B. 提取数据工具：MySQL

MySQL数据库中包含基本的增、删、改、查等语法，你可以利用它对数据进行清洗和规范化。

C. 分析工具：python

爬取数据，并对数据进行分析和挖掘收集，python有非常丰富的库去访问网页文档的api以及后期网页文档的快速处理。

D. 可视化工具：excel、PPT、FineBI

可视化就是将原本比较抽象的数据用图表的方式呈现出来，使数据变得更加清晰，便于理解。excel和PPT就是相当常用的可视化工具。

E. 机器学习或神经网络等算法

算法的作用就是把事物的已有特征跟这件事的结果，这个“特征x”和“结果y”之间建立一个数学公式之间的联系。从无数个已知的x，y之中找到x,y最优的关系的数学公式，最终找到一个数学公式能在已知很多x的情况下，预测它的y值。这个听起来或许没那么直观。但是它的应用是及其广泛的。比如：如果已知各个森林的各种实时数据，就能够知道哪个森林更容易着山火，下次就避免这种山火。

零基础如何入门数据分析

零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

从Excel开始

Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。

1、Excel公式

2、数据透视表

3、Excel图表

学习一些SQL基础

接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。

懂点统计学理论很有必要

统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。

SPSS

分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。

因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS。

在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。

编程学习（可选）

另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。

1、Python/R

Python和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python。

2、Excel VBA

虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能，但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等，而借助于VBA代码，可以很方便地处理这些问题。

回答完毕！

小白如何学习数据分析

数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。

涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。

01

SQL数据库语言

作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。

大数据时代，数据正在成指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是随便一想，但凡产品有一点规模，数据量都是百万起。这时候，就需要用到数据库了。

在招聘条件中，越来越多的产品和运营岗位都会将SQL作为优先的加分项。SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步。

学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找一些数据做练习。小聚老师在这里给各位同学推荐MYSQL作为练习工具。

02

数据可视化

这几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据的模式和规律。

数据分析界有一句经典名言：字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析其实就是监控数据和观察数据。

除此之外，数据分析师的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰、数据详实的PPT和报表给老板看。

03

数理统计学

统计学是数据分析师最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。

统计知识会让我们从另一个角度看待数据，我们需要从基础的统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等）。不仅要学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念，还要会利用统计的思维去思考问题。

如何学习数据分析

谢邀

现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。

可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。

大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。

目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。所以，随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。

以上就是本人对大数据的看法，喜欢的可以加个关注，点个赞。

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