基础数据分析-基础数据分析排查工作总结

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于基础数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍基础数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 不懂统计学，作为零基础的人，怎么自学数据分析？
2. 怎么零基础学大数据分析？

不懂统计学，作为零基础的人，怎么自学数据分析？

没有计算机基础，没有编程基础的人，该怎么学习数据分析，第一步要做到什么，然后应该做什么？怎么一步一步自学？先打哪些基础？很多人都在了解数据分析的时候，都会这么说。数据分析一定要统计学，编程基础吗？

数据分析如何开始？

我最早做数据分析是从网站统计开始的，从CNZZ到Google Analytics都有用过。我们能够这些地方知道什么呢？网站流量，用户情况，行为统计等等。以GoogleAnalytics为例，以下是我一个网站的流量图：

从这个图里面，我们可以看出什么呢？用户数有多少，每个用户访问几个网页，每个用户停留多长时间，跳出率有多高等等。

如果你是第一次看到这种图，那你肯定是一头雾水，WTF？什么是跳出率？什么是平均会话时长？

这也是开始学习的过程，接触到陌生概念，就去了解，不要因为一个概念不懂就停止学习。

经过一段时间的了解，我们学会了各个名词是什么意思，例如我们发现跳出率太高了，那么就证明网站存在某些问题，导致了用户很容易流失。那么我们就进一步， 查看用户的行为数据，例如热点图，点击图等等，分析是什么地方导致了这个问题。

PS：图上这个跳出率算是很低了，还不错。

这个图是流量获取概览图，我们可以通过这个图来了解流量是从哪来的，这也能帮助我们做流量的优化甚至引流的工作。

不要嫌网站统计显得low，基础数据分析都是从这个开始的。

接下来可以着手去搞一些自己感兴趣的数据，当然，这可能需要学习爬虫知识，一些数据库的知识。

你可以爬歌词，看大家在唱什么，也可以把公司的订单倒入，看订单有什么规律，还可以把女朋友的微博全部拿出来，看她到底对什么感兴趣。

这些，其实都是数据分析的应用，从简单的，基础的，自己感兴趣的开始。

统计学不懂不要紧，数学基础好一点就行，统计学就是建立在数学基础之上的，和概率论有些交集。所以真正的零基础应该是不存在的。如果想自学数据分析，首先得了解数据分析都学些什么，看看自己是否感兴趣，如果没有兴趣，那么硬学会非常痛快，最后还是会放弃的。

怎么零基础学大数据分析？

要零基础学习大数据分析，首先需要掌握基本的数学和统计知识，如线性代数、概率论和统计学。然后学习编程语言，如Python或R，用于数据处理和分析。接下来，了解大数据技术和工具，如Hadoop和Spark。同时，学习数据清洗、数据可视化和机器学习等相关技术。

最重要的是实践，通过解决实际问题和参与项目来提升技能。还可以参加在线课程、培训班或加入相关社群，与其他学习者交流和分享经验。坚持学习和实践，不断提升自己的技能和知识。

想要零基础学习大数据分析，首先需要了解基本的数学和统计知识，掌握一门编程语言（如Python或R），并学习SQL查询语言。

接着，可以阅读相关的大数据分析教材或参加在线课程，掌握数据收集、清洗、建模和可视化的技能。

同时，实践是非常重要的，可以找到一些开源数据集进行实际的分析任务，并通过参与项目或实习来积累经验。

此外，积极参与讨论和社区，向专业人士请教并学习他们的经验和见解，不断提升自己的技能水平。

到此，以上就是小编对于基础数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于基础数据分析的2点解答对大家有用。