转行数据分析师-转行数据分析师就是找死
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于转行数据分析师的问题，于是小编就整理了3个相关介绍转行数据分析师的解答，让我们...
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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析要学什么知识的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析要学什么知识的解答，让我们一起看看吧。
（图片来源网络，侵删）
数据分析员是做什么的？需要有什么能力，会什么技能，什么技能最重要，能去哪里学呢？
作为一名大数据领域的从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，数据分析员的主要任务就是找出数据背后的规律，让数据呈现出价值，目前数据分析员是大数据落地应用的重要角色之一。
数据分析员（数据分析工程师）在不同行业所需要具备的知识结构是不同的，这主要是由于应用场景不同所导致的。比如互联网领域对于数据分析师的要求就要高一些，一方面原因是互联网行业对于数据比较敏感，另一方面互联网行业的数据量比较大，同时数据类型也比较复杂，这些因素导致了在互联网行业从事数据分析具有较大的难度。
通常互联网行业的数据分析师需要具备三方面知识结构，其一是具备扎实的数学和统计学基础；其二是掌握数据分析的常见算法；其三是熟练掌握编程语言和数据库知识。目前数据分析的基本方式有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，机器学习的数据分析方式对于从业者的要求要高一些。
相对于互联网行业来说，传统行业对于数据分析岗位的要求往往更多集中在数据分析工具和行业知识上，对于大部分职场人来说，掌握一些常见的数据分析工具和数据库知识，基本上能够应对大部分数据分析场景，比如Excel和各种BI工具。但是传统行业的数据分析任务往往与行业知识有紧密的联系，所以从业者要对行业知识有较为全面的认知过程。
如果想走数据分析师的路线，可以分为三个步骤来学习数据分析技术，第一步是学习基本的数据分析工具，比如Excel；第二步是学习数据库和编程语言，比如python、R都是不错的选择；第三步是学习数据分析算法，比如决策树、朴素贝叶斯等。
最后，数据分析师要想提升自身的数据分析能力，一定要注重实践经验的积累，尤其是行业经验的积累。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？
01 - 思路篇
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。
现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）
02 - 技能篇
技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧
SQL：《零基础学SQL》
Python：《Python编程 从入门到实践》
R语言：《R语言实战》
EXCEL：《数据图形化，分析更给力》
PPT：《PPT，要你好看》
逻辑表达：《金字塔原理》
03 - 业务理解篇
其实每个行业的业务入门书籍不同，但是基本的商业知识要先了解下的。
了解商业模式套路：《商业模式新生代》
图形化思考，商业常识：《餐巾纸的背面》
数据分析行业的常识：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》
总而言之，看完两本书，学会SQL、Excel、PPT， 就当入门了
还有关于数据分析进阶、数据产品等书单推荐，希望对你有帮助~
以上书单来自→书单来了：数据分析十年，我只推荐这些书
1、《谁说菜鸟不会数据分析》
是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法***用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。
不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。
而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。
2、深入浅出统计学、数据分析
写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。
两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过，对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。
3、《Excel这么用就对了》
在吧Excel摸摸熟，基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践，倒是用了一本书，不过是有关Vba的书籍。刚入门时候，不知道怎么搞，还以为要学好Vba。后来发现，Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。
自学数据分析需要看哪些书？
一定要问问自己，自己是否适合数据分析
数据分析是当下十分火爆的岗位，被各种自媒体称为低门槛，高工资的岗位，但我想说的是真正的数据分析师绝非你所想象的那样只会Python或者是SQL，更重要的是对业务的思考与剖析。
那么自学数据分析的时候，最重要的也是最基本的当属SQL语句了，这里为你推荐一本书，作为数据分析师可能你不需要完成对SQL的维护与开发，但也要会最基本的增删改查和跨表查询。
然后就是必要的技能，统计分析了，这里可以去大学生mooc上看录播课，老师的讲解比较细致并且有详细的知识点和课后问题，很适合恶补自己的统计学知识。
当你有了一定的统计学基础并且熟悉了SQL语句后，这时候你可以尝试学习一些工具了，为你的数据分析先铺好路，可以从Python入手，学习成本很低，这里推荐一本书：
这本书也是我经常看的一本书，难度比较低内容十分丰富，很适合学习基础知识。
当你掌握这些技能的时候，你已经可以做一名数据分析助理了，后面你还需要更多的时间去沉淀，学习更多知识，需要掌握更多的数据分析模型、数据分析思维、业务能力、建模能力....
最后祝早日踏进理想行业，从事理想工作。
数据分析要看的书籍，我推荐一些我觉得还不错的。大家可以先看电子版，或者去图书馆借阅，然后再选择是否需要购买。我按照数据分析需要学的东西来列举——Excel、SQL、Python、统计学、机器学习。
Excel作为常见的办公软件，拥有大量函数和公式，可以进行数据处理和图表输出。不需要编程基础，其他经常与数据接触的岗位，也建议学习。
《Excel函数与图表应用实例解析》，赛贝尔资讯，清华大学出版社：包含了Excel函数公式及其运用，非常适合入门；
《左手数据，右手图表》，徐军泰，机械工业出版社：包含Excel函数公式和动态图表两部分，相比前一本书内容更深入一些。
MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库，很多中小企业甚至世界知名企业都有用到。所以学习数据库知识，我会推荐学习MySQL。
《MySQL必知必会》，[英] Ben Forta，人民邮电出版社：这本书比较系统性地讲述了我们学MySQL应该要掌握的知识，适合零基础的人。
如果非数据分析岗，只是为了满足其它岗位的少量数据处理需求，看上面三本书就够了。如果需要在数分岗位上精益下去，下面的这些内容不得不学。
Python是目前最受数据科学家青睐的预言，它拥有丰富的生态系统和强大的交互性，以及快速的开发周期。对于程序员来说，Python小菜一碟，但对于没有编程基础的人来说，学起来还是有难度的。做数据分析，只需要掌握Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn这四个库，就行了。如果岗位要求需要获取外部数据，再学一个爬虫知识即可。
《Python基础教程》，Magnus Lie Hetland，人民邮电出版社：这本书内容包括语法介绍和一些小项目的演示，真的是基础教程，适合入门；
《利用python进行数据分析》，Wes McKinney，机械工业出版社：这本书重点讲了Pandas库，少量涉及NumPy和Matplotlib，比较经典的书；
《Python数据科学手册》，Jake VanderPlas，人民邮电出版社：可以看作是前一本书的进阶书籍，介绍了数据分析的主要库，偏数据清洗。
以上属于数据分析的工具篇书籍，要想成为数据分析师，最重要的还是具备数据分析思维，和掌握统计学、机器学习相关知识。
《统计学》，贾俊平，中国人民大学出版社：偏数理统计知识，可以快速帮助初学者理解统计学的基本原理框架；
《Statistical Inference》，George Casella / Roger L. Berger，Duxbury Press：本书包括概率和统计两部分的内容；
《统计学习方法》，李航，清华大学出版社：讲了机器学习的10个算法，比较全面，适合学习总结；
《非线性时间序列》，范剑青，科学出版社发行部：难度比较大的一本书，非常有启发意义；
《The Elements of Statistical Learning》，T. Hastie / R. Tibshirani / J. H. Friedman，Springer：机器学习非常好的书籍，对读者的专业素质要求较高。
最后，再啰嗦一下。入门建议先看***，进阶看书+刷题+***，高阶看书+论文+小项目，最后可以接项目+参赛（数分之路已被我安排妥妥贴贴~~~）。
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我经常更新一些数据分析相关的文章内容，感兴趣的可以看我主页~
数据分析师入门书籍，好书要分享~
2、MySQL 5权威指南 第三版
3、Python基础教程
4、深入理解MySQL
6、从Excel到Python--数据分析进阶指南
7、大数据分析的案例，方法与挑战
8、数据库系统、数据库与数据仓库导论
9、Python+Cookbook
10、Python编程快速上手-让繁琐工作自动化
11、金字塔原理：麦肯锡40年经典培训教程
12、数据仓库工具箱 维度建模权威指南 第三版
有兴趣想要完整版pdf电子书可留言或者加v群jiudaomen999领取
到此，以上就是小编对于数据分析要学什么知识的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析要学什么知识的3点解答对大家有用。
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