大數(shù)據(jù)分析學(xué)起來會(huì)不會(huì)很累

　　大數(shù)據(jù)分析作為目前互聯(lián)網(wǎng)火熱的行業(yè)，隨著大數(shù)據(jù)分析應(yīng)運(yùn)而生，大數(shù)據(jù)分析在如今的求職場上越來越重要，然而讓很多人們困擾的是零基礎(chǔ)小白如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析，能學(xué)會(huì)嗎?大數(shù)據(jù)分析學(xué)起來會(huì)不會(huì)很累?該怎樣學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析呢?

　　其實(shí)在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析之前，應(yīng)該清楚大數(shù)據(jù)分析要分析的是什么數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)分析有了明確的了解之后，再去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析會(huì)更簡單些。

　　大數(shù)據(jù)分析要分析什么數(shù)據(jù)呢?
 

　　大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類：

　　1.交易數(shù)據(jù)

　　大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時(shí)間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)日志。

　　2.人為數(shù)據(jù)

　　非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客。尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進(jìn)行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

　　3.移動(dòng)數(shù)據(jù)

　　智能手機(jī)和平板很普遍，這些移動(dòng)設(shè)備上的APP能夠追蹤無數(shù)事件，從交易數(shù)據(jù)到個(gè)人信息資料或狀態(tài)報(bào)告事件。

　　4.機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)

　　這種包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機(jī)器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)通信，還可以自動(dòng)向中央服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

　　零基礎(chǔ)小白入門大數(shù)據(jù)分析指南

　　第一階段：Excel數(shù)據(jù)分析

　　Excel是每一位數(shù)據(jù)分析師都經(jīng)常用到的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應(yīng)付絕大部分分析工作。

　　第二階段：SQL數(shù)據(jù)庫語言

　　作為數(shù)據(jù)分析人員，我們首先要知道如何去獲取數(shù)據(jù)，其中常見的就是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中取數(shù)。Excel對十萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產(chǎn)品有一點(diǎn)規(guī)模，數(shù)據(jù)都是百萬起。這時(shí)候就需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。

　　主要了解數(shù)據(jù)庫查詢語言，where，group by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的邏輯，時(shí)間轉(zhuǎn)換函數(shù)等。

　　第三階段：數(shù)據(jù)可視化&商業(yè)智能

　　數(shù)據(jù)可視化能力已經(jīng)越來越成為各崗位的基礎(chǔ)技能?？梢暬ぷ鲙缀跏悄阏竭M(jìn)行數(shù)據(jù)分析的第一步，通過SQL拿到數(shù)據(jù)之后，我們需要使用可視化方法探索和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式規(guī)律。

　　數(shù)據(jù)分析界有一句經(jīng)典名言，字不如表，表不如圖。實(shí)際上除掉數(shù)據(jù)挖掘這類高級分析，不少數(shù)據(jù)分析就是監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和觀察數(shù)據(jù)。
 

　　第四階段：數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)

　　統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析重要的基礎(chǔ)之一，是數(shù)據(jù)分析的基石和方法論。從基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)理論(描述性統(tǒng)計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等)出發(fā)，到基本的統(tǒng)計(jì)分析，到商業(yè)常用的模型(回歸分析、方差分析等)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析背后的邏輯，掌握實(shí)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念和會(huì)利用統(tǒng)計(jì)的思維去思考問題。

　　第五階段：數(shù)據(jù)分析與軟件應(yīng)用

　　SPSS是統(tǒng)計(jì)分析入門軟件，如果你想快速入門而又不想學(xué)習(xí)編程，我推薦使用SPSS。

　　SPSS軟件是世界三大統(tǒng)計(jì)分析軟件之一，以其易于操作、易于入門，結(jié)果易于閱讀的優(yōu)點(diǎn)，一直備受數(shù)據(jù)分析人員的青睞，一般經(jīng)過短期學(xué)習(xí)即可用SPSS 做簡單的數(shù)據(jù)分析，包括繪制圖表、簡單回歸、相關(guān)分析等等。

　　對于工具，這一階段，建議選擇一門編程語言來學(xué)習(xí)。

　　Python或者R語言，這一點(diǎn)是必備項(xiàng)也是加分項(xiàng)，在數(shù)據(jù)挖掘方向是必備項(xiàng)，語言相比較工具更加靈活也更加實(shí)用。Python的主要功能是編程，除了單純的數(shù)據(jù)分析，在很多領(lǐng)域還有廣泛利用，所以就業(yè)市場上對Python的需求是遠(yuǎn)大于R。

　　大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)起來累不累，需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有很多，零基礎(chǔ)小白可參加培訓(xùn)班跟著老師系統(tǒng)的學(xué)習(xí)下，學(xué)習(xí)效率會(huì)很好，一步步的學(xué)從基礎(chǔ)到入門再到精通，只要踏實(shí)的學(xué)其實(shí)很簡單，會(huì)者不難，難者不會(huì)，只要肯努力總是可以學(xué)會(huì)的。目前大數(shù)據(jù)分析行業(yè)前景很好，學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析對自身的發(fā)展也是很好的，薪資可觀，認(rèn)真學(xué)功夫不負(fù)有心人。