数据分析那些事
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过采集、整理、清洗和解释数据，从中发现有价值的信息和趋势，以支持决策和解决问题。
在数据分析的过程中，有一些关键的知识点是必须掌握的，下面将对这些知识点进行总结。
1. 数据采集与整理- 数据源：数据分析的第一步是确定数据源，可以是数据库、Excel表格、API接口等。
根据数据源的不同，采取不同的数据获取方式。
- 数据清洗：数据清洗是为了去除不许确、不完整或者重复的数据，保证数据的质量和准确性。
常见的数据清洗操作包括去除空值、去除异常值、数据格式转换等。
- 数据转换：在数据分析中，有时需要进行数据转换，例如将日期格式转换成数字格式、将文本数据转换成数值型数据等。
2. 数据探索与描述统计- 描述统计：描述统计是对数据进行总结和描述的统计方法。
常见的描述统计指标包括平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
通过描述统计可以了解数据的分布情况和基本特征。
- 数据可视化：数据可视化是通过图表、图形等方式将数据可视化展示，以便更好地理解数据。
常见的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等。
3. 数据分析方法- 相关分析：相关分析用于研究两个或者多个变量之间的关系。
通过计算相关系数可以判断变量之间的相关性，常见的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
- 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系。
通过建立回归模型可以预测因变量的取值，常见的回归模型包括线性回归、多项式回归等。
- 聚类分析：聚类分析用于将数据分成不同的类别或者群组，同一类别内的数据具有相似的特征。
常见的聚类算法有k-means算法、层次聚类算法等。
4. 数据挖掘- 关联规则挖掘：关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过关联规则挖掘可以了解不同项之间的关联性，从而进行推荐或者市场篮子分析。
- 分类与预测：分类与预测用于根据已有的数据建立模型，并对未知数据进行分类或者预测。
常见的分类与预测算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
【读书笔记】数据分析学习总结(一)：数据分析那些事儿
1.明确分析思路：首先要明确分析目的：菜鸟与数据分析师的区别就在于菜鸟做分析时目的不明确，从而导致分析过程非常盲目。
这点有比较深的体会，在公司里做过关于搜索和新手的产品数据分析，自己对分析目的没考虑太多，靠的是前人留下的上期数据分析结果，倘若让我从零开始做，估计会很盲目。
然后确定分析思路：梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。
最后还要确保分析框架的体系化，使分析结果具有说服力：营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、ST P理论、SWOT等；管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART等。
在上周一个汇报上使用了SWOT分析方法，对这些营销或管理的模型还都很陌生。
2.数据收集：一般数据来源于以下几种方式：数据库、公开出版物（统计年鉴或报告）、互联网、市场调查。
3.数据处理：数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
导师提过在做数据处理时，不要在原始数据上进行数据处理以防原始数据丢失，保留数据处理过程以便发现错误时查找。
4.数据分析：数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
与数据挖掘的关系是数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
5.数据展现：一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。
常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。
进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
在一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。
6.报告撰写：一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。
结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
数据的分析知识点
数据的分析知识点数据分析是指通过对数据的收集、整理、加工和分析，从中提取有用的信息和洞察，为决策和问题解决提供支持。
在进行数据分析时，需要掌握一些基本的知识点和技能。
下面是一些常见的数据分析知识点：1. 数据收集与整理- 数据源：了解数据的来源，包括数据库、文件、API等。
- 数据采集：使用工具或编写脚本从数据源中获取数据。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值，使数据符合分析要求。
- 数据转换：对数据进行格式转换、合并、拆分等操作。
2. 数据探索与描述- 数据可视化：使用图表、图形等方式展示数据的分布、趋势和关系。
- 描述统计：计算数据的中心趋势、离散程度和分布特征，如均值、标准差、频率分布等。
- 相关性分析：研究变量之间的相关关系，包括相关系数、散点图等。
3. 数据建模与预测- 数据建模：使用统计学或机器学习方法构建模型，如线性回归、决策树、聚类等。
- 模型评估：评估模型的性能和准确度，如误差分析、交叉验证等。
- 预测与预测：使用模型对未来事件或趋势进行预测，如销售预测、市场趋势预测等。
4. 数据挖掘与机器学习- 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，减少模型复杂度。
- 聚类分析：将数据分为不同的群组，发现隐藏的模式和规律。
- 分类与回归：使用分类算法对数据进行分类，使用回归算法对数据进行预测。
- 关联规则挖掘：发现数据中的频繁项集和关联规则，如购物篮分析等。
5. 数据可视化与报告- 数据仪表盘：使用仪表盘工具创建交互式的数据可视化报表。
- 报告撰写：将数据分析的结果进行整理和总结，撰写报告或演示文稿。
6. 数据安全与隐私- 数据保护：采取措施保护数据的机密性、完整性和可用性。
- 遵守法规：了解数据隐私法规和合规要求，确保数据分析的合法性。
以上只是数据分析的一些基本知识点，实际应用中还有更多的技术和方法。
数据分析是一个广阔而有挑战性的领域，需要不断学习和实践才能掌握。
希望以上内容对您有所帮助！。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过对数据进行收集、整理、加工和分析，从中获取有价值的信息和洞察，以支持决策和解决问题。
在数据分析过程中，有一些关键的知识点是非常重要的。
下面是对数据分析知识点的详细总结。
1. 数据收集与整理- 数据来源：数据可以来自各种渠道，如数据库、调查问卷、传感器、社交媒体等。
- 数据清洗：数据清洗是指对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
- 数据转换：数据转换是将原始数据转换为可分析的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
2. 描述性统计- 中心趋势度量：包括平均值、中位数、众数等，用于描述数据集的集中程度。
- 离散趋势度量：包括方差、标准差、极差等，用于描述数据集的离散程度。
- 分布形态度量：包括偏度、峰度等，用于描述数据集的分布形态。
3. 数据可视化- 直方图：用于展示数据的分布情况，可以直观地看出数据的集中程度和离散程度。
- 散点图：用于展示两个变量之间的关系，可以观察到变量之间的相关性。
- 折线图：用于展示随时间变化的数据趋势，可以观察到数据的周期性和趋势性。
4. 探索性数据分析（EDA）- 单变量分析：对单个变量进行分析，包括变量的分布、离群值等。
- 双变量分析：对两个变量之间的关系进行分析，包括相关性、回归分析等。
- 多变量分析：对多个变量之间的关系进行分析，包括主成分分析、聚类分析等。
5. 假设检验与推断统计- 假设检验：用于判断样本数据是否代表总体数据，包括单样本检验、双样本检验等。
- 置信区间：用于估计总体参数的范围，可以判断样本均值的可靠性。
- 方差分析：用于比较多个样本均值之间的差异，判断因素对结果的影响。
6. 预测与建模- 回归分析：用于预测数值型变量，建立变量之间的线性关系模型。
- 分类分析：用于预测分类变量，建立变量之间的非线性关系模型。
- 时间序列分析：用于预测时间序列数据，建立时间趋势模型。
7. 数据挖掘与机器学习- 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，提高模型的预测准确性。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、分析和解释，从中发现有价值的信息和洞察，并为决策提供支持。
在进行数据分析时，需要掌握一些关键的知识点和技能。
以下是对数据分析知识点的总结：1. 数据收集与清洗数据分析的第一步是收集数据，可以通过调查问卷、观察、实验等方式获得数据。
然而，原始数据往往存在着噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗。
数据清洗包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
2. 数据探索与描述统计在进行数据分析之前，需要对数据进行探索性分析。
这包括计算数据的基本统计量，如均值、中位数、标准差等，绘制直方图、箱线图等图表来观察数据的分布和特征。
通过这些分析，可以初步了解数据的特点和规律。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展示出来，以便更好地理解和传达数据的含义。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等。
通过数据可视化，可以直观地展示数据之间的关系和趋势。
4. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
这包括数据的标准化、归一化、特征选择、特征提取等。
预处理可以提高数据的质量，减少噪声和冗余信息。
5. 数据挖掘与机器学习数据挖掘是通过运用统计学和机器学习的方法，从大量数据中挖掘出有用的信息和模式。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
机器学习是一种通过训练模型来预测和分类数据的方法，常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
6. 数据分析工具在进行数据分析时，需要熟悉一些常用的数据分析工具。
例如，Excel是一个常用的数据分析工具，可以进行数据清洗、数据计算和数据可视化。
Python是一种常用的编程语言，有很多数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
R语言也是一种常用的数据分析工具，有很多数据分析包，如dplyr、ggplot2等。
7. 数据分析方法与模型在进行数据分析时，需要选择合适的分析方法和模型。
数据分析基础知识
数据分析基础知识第一篇：数据分析入门随着互联网时代的到来，数据已经成为了企业发展和决策的重要基础。
而数据分析就是将数据转化成知识和洞察，帮助企业管理者做出更加合理的决策。
1.数据分析的意义数据分析的意义在于从数据中发现信息和洞察，帮助企业管理者做出更加合理的决策。
通过数据分析，我们可以发现数据之间存在的关系和规律，从而预测未来趋势并作出正确的决策。
2.数据分析的流程（1）收集数据：数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来自多个渠道，例如企业内部各个部门的数据库、社交网络、市场研究公司等。
（2）数据清洗和整理：在收集到数据之后，我们需要对数据进行清洗和整理。
数据清洗是指消除数据中的噪声、错误和重复信息，以保证数据的准确性和可靠性；数据整理是指将数据转化成结构化的格式，以便于数据分析。
（3）数据分析：数据分析是数据分析的核心环节，它包括数据建模、数据挖掘、统计分析和机器学习等多种技术手段。
通过数据分析，我们可以发现数据中存在的规律和趋势，并应用到企业的各个方面。
（4）信息和洞察：通过数据分析，我们可以从数据中发现信息和洞察，例如市场需求、消费者行为、竞争对手策略等。
这些信息和洞察可以帮助企业管理者制定更加合理的决策。
（5）决策和行动：最后一步是根据数据分析得出的信息和洞察，做出正确的决策并采取行动，以推动企业的发展和持续盈利。
3.数据分析的应用数据分析可以应用于多个领域，例如市场营销、供应链管理、金融分析、医疗健康等。
数据分析可以帮助企业管理者更好地了解市场需求、产品优化、节约成本、风险管理等方面。
通过数据分析，企业可以提升其竞争力和市场地位。
4.数据分析的方法和工具数据分析的方法和工具很多，例如数据挖掘、机器学习、统计分析、图表分析、大数据技术等。
不同的数据分析方法和工具适用于不同的数据类型和问题领域。
数据分析师需要熟悉各种数据分析方法和工具，并结合实际问题进行分析。
5.数据分析的未来趋势随着数据的不断增长和技术的不断发展，数据分析的未来将会更加重要。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中发现有价值的信息、趋势和模式，以支持决策和解决问题。
在数据分析过程中，有一些关键的知识点和技能是必须掌握的。
下面是对数据分析知识点的总结：1. 数据收集与整理- 数据源：了解数据的来源，包括数据库、文件、API等。
- 数据采集：掌握数据采集的方法，如爬虫、调查问卷等。
- 数据清洗：清理和处理数据中的噪声、缺失值、异常值等。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的形式，如数据格式转换、数据合并等。
2. 数据探索与可视化- 描述统计：使用统计指标（如均值、中位数、标准差等）来描述数据的分布和特征。
- 数据可视化：使用图表、图形等方式将数据可视化，以便更好地理解和传达数据。
- 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和统计方法来发现数据中的模式、异常和关联。
3. 数据分析方法- 统计分析：使用统计学方法来分析数据，包括假设检验、回归分析、方差分析等。
- 机器学习：使用机器学习算法来构建预测模型和分类模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
- 数据挖掘：使用数据挖掘算法来发现隐藏在数据中的模式和关联，如关联规则挖掘、聚类分析等。
4. 数据分析工具- 数据库：掌握关系型数据库和非关系型数据库的基本操作和查询语言。
- 数据分析软件：熟悉常用的数据分析软件，如Excel、Python的Pandas、R 语言等。
- 可视化工具：使用可视化工具（如Tableau、Power BI）来创建交互式的数据可视化报表。
5. 数据分析流程- 问题定义：明确分析的目标和问题，确定需要回答的问题。
- 数据准备：收集、清洗和整理数据，使其适合分析。
- 数据探索：对数据进行可视化和统计分析，发现数据中的模式和关联。
- 数据分析：应用适当的方法和工具进行数据分析，回答问题和支持决策。
- 结果解释：将分析结果解释给非专业人士，以便他们理解和使用。
6. 数据隐私和伦理- 数据安全：保护数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和分析，以获取有价值的信息和洞察力的过程。
在数据分析的过程中，有一些重要的知识点需要掌握和了解。
下面是对数据分析的知识点进行总结和详细解释。
1. 数据收集与整理数据收集是数据分析的第一步，它涉及到从各种来源收集数据，包括数据库、文件、调查问卷等。
数据整理是对收集到的数据进行清洗和转换的过程，以便于后续的分析。
这包括去除重复数据、处理缺失值、进行数据格式转换等。
2. 数据探索与描述统计数据探索是对数据进行可视化和探索性分析的过程。
通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，可以对数据的分布、相关性和异常值进行初步的观察和分析。
描述统计是对数据进行总结和描述的过程，包括计算均值、中位数、标准差等指标，以便于对数据有一个整体的了解。
3. 数据预处理数据预处理是对数据进行清洗和转换的过程，以便于后续的分析。
常见的数据预处理方法包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化、数据归一化等。
这些方法可以提高数据的质量和准确性，并减少后续分析的误差。
4. 数据挖掘与机器学习数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则的过程。
它可以通过聚类、分类、关联规则挖掘等方法来识别数据中的模式和规律。
机器学习是一种通过训练模型来进行预测和分类的方法。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
5. 数据可视化与报告数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便于人们理解和分析。
通过使用各种可视化工具和技术，可以将复杂的数据转化为直观和易于理解的形式。
数据报告是对数据分析结果的总结和解释，它可以通过撰写报告、制作幻灯片等形式来呈现。
6. 统计分析与推断统计分析是对数据进行推断和假设检验的过程。
通过使用统计学方法，可以对样本数据进行推断，并得出总体的特征和规律。
推断统计学可以用于判断两个样本之间是否存在显著差异，或者判断一个样本是否符合某种分布。
7. 时间序列分析与预测时间序列分析是对时间相关的数据进行建模和分析的过程。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结一、数据分析的基础知识1. 数据分析的定义：数据分析是指通过对数据进行采集、整理、清洗、转换和解释，以及应用统计和机器学习等方法，从中提取实用的信息、发现规律、做出决策的过程。
2. 数据分析的重要性：数据分析可以匡助我们了解现象暗地里的规律和趋势，发现问题并提供解决方案，支持决策制定和业务优化，提高效率和竞争力。
3. 数据分析的步骤：数据采集、数据清洗、数据转换、数据分析、数据可视化、结果解释和决策支持。
二、数据采集与清洗1. 数据采集方法：包括问卷调查、实地观察、实验研究、网络爬虫、日志记录等多种方式。
2. 数据清洗的目的：去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、去除噪声数据、转换数据格式等，以保证数据的质量和准确性。
3. 数据清洗的技术：数据去重、缺失值处理（删除、插补、回归等）、异常值检测和处理、数据格式转换等。
三、数据转换与预处理1. 数据转换的目的：将原始数据转换为适合分析的形式，包括数据格式转换、数据归一化、数据离散化等。
2. 数据归一化的方法：包括最大-最小归一化、Z-Score归一化、小数定标标准化等，用于将不同量纲的数据转换为统一的尺度。
3. 数据离散化的方法：包括等宽离散化、等频离散化、基于聚类的离散化等，用于将连续型数据转换为离散型数据。
四、数据分析与建模1. 数据分析的方法：包括统计分析、机器学习、数据挖掘等多种方法。
2. 统计分析方法：包括描述统计、判断统计、假设检验、相关分析、回归分析等，用于描述数据的特征、分析变量之间的关系和进行判断。
3. 机器学习方法：包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，用于构建模型、预测和分类等任务。
4. 数据挖掘方法：包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、异常检测等，用于发现隐藏在数据中的模式和规律。
五、数据可视化与结果解释1. 数据可视化的目的：通过图表、图象等形式将数据转化为可视化的图形，以便更直观地展示数据的特征和趋势。
谁说菜鸟不会数据分析
基础数值（基数）
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• 分母是用做对比标准的指标数值，简称 基数；分子是用做与基数对比的指标数 值，简称比数。相对数一般以倍数、成 数、百分数等表示，它反映了客观现象 之间数量联系的程度。 • 使用相对数时需要注意指标的可比性， 同时要与总量指标（绝对数）结合使用 ，下面我举几个例子，你一看就明白了 。
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01 03
在工作表执行你的操作，比如在这里，我们选择将A1单元格的 数据变为红色并加粗。
01 04
再单击“视图”选项卡， →“宏” →“停止录制”。
01 04
选择任意其他单元格或者区域，再单击“视图” →“宏”→“查看宏”，并单击“执行”按钮，也可以使用组合 按钮ctrl+q
#
数据来源
1、导入文本数据
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数据分析的目的
数据分析的目的是把隐藏在一大批 看似杂乱无章的数据背后的信息集中和 提炼出来，总结研究对象的内在规律。
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菜鸟与数据分析师的区别
菜鸟会想 这张曲线图真好看，怎么做的？ 这些数据可以做什么样的分析？ 分析师会想 数据变化的背后真相是什么？ 从哪些角度分析数据才系统？
高级分析的方法在这儿能用吗？ 要做多少张图表？
11的右图所示。
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比例与比率
比例是指在总体中各部分的数值占全部 数值的比重，通常反映总体的构成和结构。比
如，A班共有学生50人，男生30人，女生20人，
则男生的比例是30/50，女生的比例是20/50。
由此可以看出，比例的基数（也就是分母）都
是全体学生人数，即为同一个基数。
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比率是指不同类别数值的对比，它反映
第一章总结
1、何谓数据分析，菜鸟与数据分析师的区别，以及数 据分析师的基本素质。 2、数据分析的六部曲，首先是明确分析目的和内容， 然后是数据采集，第三步是将采集回来的数据进行处 理，第四步是根据研究目标和内容进行分析，第五步 是将分析出的结果通过图表的方式展现出来，最后一 步是撰写数据分析报告。 3、数据分析中经常用到的指标或术语，除掌握最基本 的平均数、百分比等概念以外，还需要将容易混淆的 指标进行明确区分，避免在以后阐述分析结果时出现 错误。 #
数据分析那些事(菜鸟入门必看)
数据分析新手入门常见问题经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。
----------------------------------------我不是完美的分割线---------------------------------------Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。
关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。
Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？A：建议如下：1、先了解数据分析是神马？2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例；4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）；5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感；6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现；7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》；有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。
数据的分析知识点
数据的分析知识点数据分析是指通过对收集到的数据进行处理、分析和解释，以发现其中的规律、趋势和关联性，从而为决策提供有价值的信息和见解。
在进行数据分析时，需要掌握一些基本的知识点，以确保分析的准确性和可靠性。
以下是一些常见的数据分析知识点：1. 数据收集与清洗：- 数据收集方法：可以通过问卷调查、实地观察、网络爬虫等方式收集数据。
- 数据清洗：对收集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
2. 数据类型与变量：- 数据类型：常见的数据类型有数值型、字符型、日期型等，不同的数据类型需要采用不同的分析方法。
- 变量：指数据中的一个特征或属性，可以是数值型（如年龄、销售额）、分类型（如性别、产品类型）等。
3. 描述性统计：- 中心趋势：包括平均值、中位数、众数等，用于描述数据的集中程度。
- 离散程度：包括标准差、方差等，用于描述数据的离散程度。
- 分布形态：包括偏度和峰度等，用于描述数据的分布形态。
4. 数据可视化：- 直方图：用于展示数据的分布情况。
- 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
- 折线图：用于展示随时间变化的趋势。
- 饼图：用于展示分类变量的占比情况。
5. 探索性数据分析（EDA）：- EDA是一种通过可视化和统计方法来探索数据的过程，旨在发现数据中的规律和趋势。
- EDA常用的方法包括绘制直方图、散点图、箱线图等，以及计算相关系数、协方差等。
6. 假设检验与推断统计：- 假设检验：用于判断某种假设是否成立，常用的方法有t检验、方差分析等。
- 推断统计：通过对样本数据进行分析，推断总体的特征和参数。
7. 回归分析：- 回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，可以预测因变量的取值。
- 常见的回归方法有线性回归、逻辑回归等。
8. 时间序列分析：- 时间序列分析用于研究时间上的变化规律，常用于预测未来的趋势和周期性。
- 常见的时间序列分析方法有移动平均、指数平滑等。
9. 聚类分析与分类分析：- 聚类分析：将数据分为若干个类别，同一类别内的数据相似度高，不同类别之间的相似度低。
数据分析知识点
数据分析知识点数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以发现其中的模式、关联和趋势，从而提供决策支持和洞察力。
在当今信息时代，数据分析已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。
本文将介绍数据分析的一些常见知识点，包括数据预处理、探索性数据分析、统计推断和机器学习等。
一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理缺失值、异常值和重复值等数据中的问题，以确保数据的质量和准确性。
数据集成是将来自不同来源的数据整合到一个数据集中，以便进行分析。
数据变换是对原始数据进行转换，例如对数变换、标准化和归一化等。
数据规约是通过选择子集、聚合和抽样等方法，减少数据集的规模和复杂性。
二、探索性数据分析探索性数据分析（EDA）是一种数据分析方法，旨在通过可视化和统计方法，发现数据中的模式和趋势。
EDA可以帮助分析师了解数据的基本特征、分布和关系，为后续的数据建模和推断提供基础。
常用的EDA方法包括直方图、散点图、箱线图和相关性分析等。
三、统计推断统计推断是利用样本数据对总体进行推断的过程。
它可以通过估计总体参数和进行假设检验来进行。
估计总体参数是根据样本数据推断总体的特征，例如计算总体均值和方差的估计值。
假设检验是根据样本数据判断总体参数是否满足某个假设，例如判断两组数据的均值是否相等。
统计推断可以帮助分析师从有限的样本数据中得出关于总体的结论。
四、机器学习机器学习是一种通过训练模型从数据中学习规律和模式的方法。
它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
监督学习是利用带有标签的数据训练模型，以预测未知数据的标签。
无监督学习是利用无标签的数据训练模型，以发现数据中的模式和结构。
强化学习是通过与环境交互，通过试错学习来优化决策策略。
机器学习可以应用于各个领域，例如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。
五、数据可视化数据可视化是通过图表、图形和地图等可视化工具，将数据转化为易于理解和解释的形式。
数据的分析知识点
数据的分析知识点数据分析是指通过采集、整理、分析和解释数据，以发现其中的模式、趋势和关联性，从而提供决策支持和洞察力。
在数据分析的过程中，有一些重要的知识点需要掌握。
以下是一些常见的数据分析知识点：1. 数据采集和清洗：数据分析的第一步是采集数据。
数据可以来自各种来源，如调查问卷、数据库、传感器等。
在采集数据之后，需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
2. 数据探索性分析：在进行具体的数据分析之前，需要对数据进行探索性分析。
这包括计算数据的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等，以及绘制直方图、散点图和箱线图等可视化工具。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表或者图形的形式展示出来，以便更好地理解数据。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、饼图、散点图等。
通过数据可视化，可以发现数据中的模式和趋势。
4. 统计分析：统计分析是数据分析的核心内容之一。
它包括描述统计和判断统计两个方面。
描述统计用于总结和描述数据的特征，判断统计用于对总体进行判断和假设检验。
5. 数据建模：数据建模是利用数学模型和统计方法来描述和预测数据的过程。
常用的数据建模方法包括线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析等。
通过数据建模，可以预测未来的趋势和结果。
6. 数据挖掘：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式和知识的过程。
常用的数据挖掘技术包括关联规则、聚类分析、分类和预测等。
通过数据挖掘，可以发现数据中的规律和关联性。
7. 时间序列分析：时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
时间序列数据是按时间顺序罗列的数据，如股票价格、销售量等。
常用的时间序列分析方法包括挪移平均、指数平滑、ARIMA模型等。
8. 数据分析工具：进行数据分析通常需要使用一些工具和软件。
常用的数据分析工具包括Excel、Python、R、SPSS等。
这些工具提供了丰富的数据分析函数和库，可以匡助分析师更高效地进行数据分析。
以上是一些常见的数据分析知识点，掌握这些知识点可以匡助你更好地进行数据分析工作。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结随着信息时代的到来，数据的重要性不断凸显，各个行业都在积极应用数据分析来进行决策和优化业务。
数据分析已经成为现代社会的关键技能之一。
本文将总结一些数据的分析知识点，帮助读者更好地理解和应用数据分析。
一、数据收集数据分析的基础是数据收集。
数据收集有多种方法，包括实地调查、问卷调查、观察、采集互联网数据等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性，以及保护数据的隐私和安全。
二、数据清洗清洗数据是为了去除噪声和异常值，使数据更加准确和可靠。
数据清洗包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等操作。
清洗数据可以提高数据分析的准确性和可信度。
三、数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化的图表和图形，以便更好地理解和展示数据的特征和趋势。
数据可视化可以采用各种图表形式，例如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
通过数据可视化，可以发现数据中的关联性、分布规律和异常值等。
四、统计分析统计分析是数据分析的重要方法之一。
统计分析包括描述性统计、推断统计和假设检验等。
描述性统计用于描述数据的分布和特征，推断统计用于从样本推断总体的特征，假设检验用于验证研究假设的正确性。
五、回归分析回归分析用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
回归分析可以预测因变量的取值，并分析各个自变量对因变量的影响程度。
回归分析常用的方法有线性回归、逻辑回归、多元回归等。
六、聚类分析聚类分析是将一组对象划分为若干个类别的方法。
聚类分析通过测量对象之间的相似性或距离，将相似的对象划分到同一类别中。
聚类分析可以帮助发现数据中的分组或模式，对于市场细分、社交网络分析等有重要应用。
七、时间序列分析时间序列分析用于研究随时间变化的数据。
时间序列分析可以分析数据的长期趋势、季节变动和周期性变动等。
时间序列分析常用的方法有移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
八、机器学习机器学习是一种通过数据训练模型来实现自动化预测和决策的方法。
机器学习可以通过监督学习、无监督学习和强化学习等方法来实现。
菜鸟学习数据分析教程
第二章、结构为王—思路方法
（2）逻辑树分析法（业务问题专题分析）
逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干，然后考虑这个问题和哪些问题有关。每想到一点，就给这 个问题所在的树干加一个树枝，并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题树、演绎树或分解树。
逻辑树适用遵循 的原则
要素化：把相同问题归纳总结成要素 框架化：将各个要素组成框架，遵守 不重不漏的原则 关联化：框架内的各元素保持必要的相互关系，简单不孤立
----数据透视表（演示，见视频）
三、数据搜集导入
(1)文本导入：满意度调查（演示）
第三章、数据搜集导入
（2）网络：股票数据（演示）
（3）调查数据：满意度调查问卷表设计(演示)
第四章、数据处理
6.呈现
制表画图
5.分析
方法工具
1.分析
那些事儿
成长之路
4.处理
清洗加工
2.方法
结构2.方法
结构为王
3.数据
搜集导入
一、数据类型（设置单元格格式）
第三章、数据收集导入
二、数据表类型（一维表和二维表）
一维表特征：一条记录就看到完整的信息；一边有字段指标。
二维表特征：需要纵横两个纬度看，才能得到完整的信息；两边有字段指标。 （1）二维表变一维表？
-----数据透视向导（演示，见视频） （2）一维表变二维表？
6.呈现
制表画图
5.分析
方法工具
1.分析
那些事儿
成长之路
4.处理
清洗加工
2.方法
结构为王
3.数据
搜集导入
第二章、结构为王—思路方法
一、数据分析的方法论是什么？ （1）数据分析的方法论？ 简述：论述分析的思路，指导数据分析者进行一次完整的数据分析。 例如：我应该从哪几个方面展开分析？各方面包含什么内容和指标？ （2）数据分析方法论与数据分析方法的区别？ 举例说明：一个是整体思路（类似宏观作战方案）；一个是工具性解决办法（类似刺刀、冲锋枪、坦克、轰 炸机等）。 二、常用的方法论？
数据的分析知识点
数据的分析知识点数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、转换和建模，从中提取有价值的信息和洞察，并进行解释和推断的过程。
在数据分析过程中，掌握一些基本的知识点是非常重要的。
下面将详细介绍数据分析中的一些关键知识点。
1. 数据收集与清洗数据分析的第一步是收集数据，并对数据进行清洗。
数据收集可以通过各种途径，如调查问卷、传感器、社交媒体等方式获得。
数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
2. 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具有Excel、Tableau、Python的Matplotlib和Seaborn等。
通过数据可视化，可以更直观地观察数据的分布、趋势和关联性。
3. 描述统计描述统计是对数据进行基本的统计分析，包括计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、方差）和分布形态（如偏度、峰度）。
描述统计可以帮助我们了解数据的整体特征。
4. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是对数据进行初步的探索和分析，以发现数据中的模式、关联和异常情况。
常用的EDA方法包括绘制直方图、箱线图、散点图、热力图等，以及计算相关系数、协方差等指标。
5. 假设检验与推断统计假设检验是用来判断样本数据是否能够支持对总体参数的某种假设。
推断统计是基于样本数据对总体进行推断和预测。
常用的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等，常用的推断统计方法有置信区间估计、回归分析等。
6. 数据挖掘与机器学习数据挖掘是通过应用统计学、机器学习和模式识别等方法，从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
机器学习是一种人工智能的分支，通过训练模型来实现对数据的预测和分类。
常用的数据挖掘和机器学习方法有聚类分析、关联规则挖掘、决策树、支持向量机等。
7. 时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，如股票价格、气温变化等。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，从中提取有用的信息和洞察，以支持决策和解决问题的过程。
在数据驱动的时代，掌握数据分析知识点对于个人和组织来说都至关重要。
下面是数据分析的一些关键知识点的总结。
1. 数据收集与清洗数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来自多个渠道，包括数据库、日志文件、传感器等。
在收集数据之前，需要明确数据的目的和范围，并确保数据的完整性和准确性。
数据清洗是指对收集到的数据进行处理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等，以确保数据的质量和可用性。
2. 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行初步的探索性分析，以了解数据的特征和分布。
常用的数据探索方法包括统计描述、频率分布、相关性分析等。
可视化是将数据以图表的形式展现出来，以便更直观地理解和分析数据。
常用的可视化工具包括条形图、折线图、散点图等。
3. 数据预处理与特征工程数据预处理是指对数据进行进一步的处理，以便更好地应用于建模和分析。
常见的数据预处理方法包括特征缩放、特征选择、特征变换等。
特征工程是指根据领域知识和数据特点，对原始数据进行特征的构造和提取，以提高模型的性能和效果。
4. 统计分析与推断统计分析是数据分析的核心环节之一，通过统计学方法对数据进行建模和分析，以获取有关数据的概率分布、关联关系和趋势等信息。
常用的统计分析方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。
推断是指根据样本数据对总体数据进行推断和预测，常用的推断方法包括置信区间估计、假设检验等。
5. 机器学习与数据挖掘机器学习是一种通过算法和模型自动从数据中学习和提取知识的方法。
数据挖掘是指通过挖掘大规模数据集中的隐藏模式和规律，来发现有用的信息和知识。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等，常见的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
6. 数据可视化与报告数据可视化是将分析结果以图表、报表等形式展现出来，以便更好地传达和沟通分析结果。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过采集、整理和分析数据，从中提取有价值的信息和洞察力，以支持决策和解决问题的过程。
在数据分析的过程中，有一些关键的知识点和技术是必须掌握的。
以下是对数据分析知识点的总结：1. 数据采集和整理数据采集是数据分析的第一步，它涉及到采集各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图象和音频数据）。
数据整理是对采集到的数据进行清洗、转换和整理，以便后续的分析。
2. 数据探索和描述性统计数据探索是对数据集进行初步的探索性分析，以了解数据的特征和分布情况。
描述性统计是通过计算各种统计指标（如均值、中位数、标准差等）来描述数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形或者其他可视化形式展示出来，以匡助人们更好地理解和解释数据。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等。
4. 数据清洗和处理数据清洗是对数据集中的错误、缺失、重复或者不一致的数据进行处理和修复。
数据处理是对数据进行转换、合并、筛选等操作，以便后续的分析和建模。
5. 数据分析方法和技术数据分析涉及到多种方法和技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
统计分析包括假设检验、回归分析、时间序列分析等方法，用于判断总体的特征或者检验假设。
机器学习是一种通过训练模型来预测和分类数据的方法，常用的技术包括决策树、随机森林、神经网络等。
数据挖掘是从大规模数据集中发现模式和关联的过程，常用的技术包括关联规则、聚类、分类等。
6. 数据分析工具和编程语言数据分析常用的工具包括Excel、Python、R、SQL等。
Excel是一种常用的电子表格软件，提供了丰富的数据处理和分析功能。
Python和R是两种常用的编程语言，它们提供了强大的数据分析和可视化库，如pandas、numpy、matplotlib等。
SQL是一种用于管理和查询数据库的语言，对于处理大规模数据集非常实用。
数据分析入门知识
数据分析入门知识了解数据分析数据分析是指对收集到的数据进行整理、处理和解释的过程，以提取有用的信息并支持决策。
在现代社会，数据不仅是业务分析的重要基础，也是科学研究和工具开发的核心支撑。
数据分析通过应用统计学、计算机科学和领域知识，帮助我们更好地理解现象，做出科学决策。
与传统的数据处理方式不同，现代的数据分析强调的是在不断变化的数据环境中，灵活运用各种分析技术解决实际问题。
因此，掌握数据分析的基本知识将有助于个人在各行业中的发展，也对企业作出科学决策起到关键作用。
数据的收集在进行数据分析之前，首先需要收集数据。
数据的来源广泛，包括：调查问卷：通过设计问卷向目标人群收集信息。
实验数据：在控制条件下进行实验收集的数据。
已有记录：例如公司财务报表、销售记录等。
网络数据：从社交媒体、网站等在线平台获取的数据。
传感器数据：通过物联网设备获取的实时数据。
收集数据时，需确保其质量和可靠性。
高质量的数据能提供准确的分析结果，而不可靠的数据则会导致错误的结论。
数据预处理原始数据通常是杂乱无章的，在进行数据分析之前必须进行预处理。
这一过程包括：数据清洗：识别并处理缺失值、重复值和异常值。
缺失值可以通过插补来解决；重复值需要剔除；异常值则要根据业务逻辑进行判断是否保留。
数据转换：将数据转化为适合分析的格式。
例如，将日期格式统一，将分类变量转为数值编码等。
特征工程：选择、创造和转化特征，以提高模型效果。
特征选择涉及找出最相关的变量，特征创造则指基于已有特征组合生成新特征。
标准化与归一化：为了消除量纲影响，需要对数值型特征进行标准化（如Z-score标准化）或归一化（如Min-Max归一化）处理。
数据分析方法完成数据预处理后，接下来就是具体的数据分析。
常见的数据分析方法包括：描述性统计描述性统计用于总结和描述数据的基本特征，主要包括：集中趋势测量：如均值、中位数和众数等，用于展示数据的普遍水平。
离散趋势测量：如方差、标准差和极差等，用于反映数据之间的变动程度。
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数据分析那些事（菜鸟入门必看）今早突然有个想法，就是经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。
----------------------------------------我不是完美的分割线---------------------------------------Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
另外可以再看下：数据分析师的基本素质：/s/blog_49f78a4b0102dt95.html菜鸟与数据分析师的区别：/s/blog_49f78a4b0102droj.html《数据分析技能提升十大建议》网页版：/hg5VTHPPT下载版：/1240959563/l4EWKdaxB数据分析学习网址大全（强烈推荐）/SPGMeAQ2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。
关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。
Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？A：建议如下：1、先了解数据分析是神马？2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例；4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）；5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感；6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现；7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》；有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。
看那么多书，没有实践都是虚的。
Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。
问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。
分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。
Q6：请问现在国内做数据分析行业需要精通SPSS、SAS之类的统计软件吗？A：不同公司不同职位要求都不一样，虽然大部分公司的招聘要求有提到要求会SPSS、SAS 之类的统计软件，但是实际工作中还是以EXCEL居多，只有少数公司在工作中才常用到SPSS、SAS。
另外分享一网友@AC不米兰微博感想：其实对绝大多数财务人员和管理人员而言，excel用到透视表已经可以解决95%的问题了吧，宏什么的属于炫技式用法。
重要的是数据设置时的逻辑关系。
还有一个重要的是分析结果的展示方法。
地址：/1846816572/y4ThvFjHoQ7：可不可以推荐些数据分析方面的网站呢?A：数据分析学习网址大全（强烈推荐）/SPGMeAQ8：如果我想系统的学习数据分析，有哪些途径？或者课程呢？可以给我们一些建议吗？A：可看小黄书《谁说菜鸟不会数据分析》，其目录基本上就是数据分析体系，按这个思路学习，先了解数据分析是神马？了解数据分析有何用？可解决什么问题？然后再根据实际所需进行学习。
可通过此网址检测自己是否真正了解数据分析/s/blog_49f78a4b0102dwzp.htmlQ9：看完小黄书后要看哪本书？有何推荐没有？A：如果看完小黄书后，能对数据分析有个清晰的认识，知道数据分析是做什么用的，并且书中每个方法都理解，都能用简单的语言描述出来，能活学活用，那就说明你真正掌握了。
到时你自然而然的知道你需要再补充哪方面的知识。
如果是想往统计技术方面发展，可以看@文彤老师这本SPSS统计分析基础教程（第二版）。
Q10：我想知道想要从事数据分析这方面的工作，我现在应该找什么类型的公司和实习岗位来积累经验呢？A：建议是互联网、移动互联网、游戏、通信类的企业，因为这些类型的公司是数据都较为庞大，并且也较为重视数据分析工作的公司。
不过先想清楚自己以后所要从事的行业，然后在有针对性的实习，这样可以累积行业经验，加深对行业及业务的理解，应为毕竟数据分析的前提是要熟悉行业及业务。
如果你熟悉了业务，你看到的不在是简简单单的数据，而是看到数据后面所隐含的信息。
举个案例：某公司面试官发了这么一条微博：问他擅长什么，答数据分析，于是给他一堆数据，5分钟后问他，答约，可以分析出标准差，离散度……再追问，分析这些的意义是什么，答曰：可以知道样本数据的标准差，离散程度……地址：/1590680882/y4YGB8nIH这就是技术与业务脱节，为了分析而分析，谨记！Q11：如何写成一份好的数据分析报告？A：一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。
结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
--小黄书《谁说菜鸟不会数据分析》Q12：该如何学习数据分析呢？A：数据分析三字经：①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手；③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议；Q13：统计专业毕业可找什么工作呢？A：详见/s/blog_49f78a4b0102dwoz.html；Q14：数据分析师发展路径是怎样呢？A：详见/s/blog_49f78a4b0102dys4.html/s/blog_49f78a4b0102dwob.htmlQ15：怎么知道自己是否适合做数据分析？A：详见/s/blog_49f78a4b0102dx5a.htmlQ16：我看到有人说数据分析可以分为数据分析师和数据挖掘师，是这样吗？数据分析做到深入的话必须要懂数据挖掘吗？数据挖掘要掌握一些算法吧，那不成了计算机专业的了吗？A：首先要了解数据挖掘与数据分析之间的关系。
《谁说菜鸟不会数据分析》中有如下介绍：数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法。
数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。
数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。
一般来说，数据挖掘主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
数据分析与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。
另外从事数据挖掘工作需要各种专业的人才一起参与，如计算机、统计学、数学等，数据挖掘工作包括算法研究开发、ETL、业务建模、系统开发等等，所以要看你的工作偏向哪方面，如果是业务建模分析，那就要熟悉业务，并对各种常用算法原理、优缺点比较熟悉，至于具体如何实现，统统交给数据挖掘软件和计算机去处理吧！Q17：数据分析师会遇到哪些困难呢？A：可以参考下最伤数据分析师的几句话：1、你这个数据不对吧；2、数据换个口径重新跑一遍；3、你们做的一大堆数据，有啥用呢？无法落地；4、怎么数据还没跑出来；5、报告一点逻辑都没有；6、报告一点业务深度都没有；7、报告看不懂；8、报告看懂了但没用；9、报告再改改；10、全是基础数据堆彻，没有重点，没有分析和结论！以上问题在工作中可能会遇到，要尽量避免及做好心理准备！一句话：数据分析师伤不起！Q18、网友说现在做的工作主要是做销售业绩报表，没啥深度，没啥挑战性和锻炼培养的，现在离职后准备重找份数据分析的工作，想以后有个深度发展！有何建议？1、目前大部分公司数据分析工作基本如此，但不要小看销售报表，公司的核心数据全在上面，它反映了公司运营情况，如果你现在看报表里的数字还是数字，那么你还就是纯粹的表亲，如果一看报表就知道问题出在哪，做到上可以和老板谈战略，下可以和业务人员谈执行，那你就是专家了；2、在平凡的位置把平凡的事情做出不平凡，这才是深度发展。
如果你用心，即便打扫卫生，也可以比别人快而净，还可以扫出发现；3、数据分析做到后面，就是用最简单的方式来达成分析的目的。
数据分析工作本身不存在深度的，而是说要解决的问题的复杂或难以程度。
但很多时候复杂问题都可以简单做。
要做到这步，往往需要的是对业务、产品的理解，这是最基本的，其次才是数据分析的方法，最后才是工具的使用。
Q19：数据分析经典语录汇总/s/blog_49f78a4b0102dyos.htmlQ20：如何制定靠谱的职业发展计划/s/blog_49f78a4b0102e198.html数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家~~~~。