数据分析师入门需要学什么

数据营销师入门必会：

1、懂业务。

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

数据分析师工作职责：

（1）互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

（2）与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

（3）就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

（4）此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

net学习路线

入门篇1 学习面向对象(OOP)的编程思想

许多高级语言都是面向对象的编程，NET也不例外。如果您第一次接触面向对象的编程，就必须理解类、对象、字段、属性、方法和事件、封装、继承和多态性、重载、重写等概念。需要说明的是，微软的产品帮助文档做得非常完善，而且查询相当方便，入门者不得不看。安装完Visual StudioNET2003(或者Visual StudioNET2002)后，在“程序”组里有一个Visual Studio 组合帮助集合。初学者从帮助文档就会获得许多知识。

2 选择一门语言，学习语法及相关基础知识

选 择语言的标准：根据你自己的需求和个人的技术背景。在NET平台下，C#、VBNET都是调用Framework的类库，效率基本一样，C#的语法严谨，适合以前C++、VC的程序员。VBNET不区分大小写，写法随意一些，自动缩进，适合以前VB的程序员，微软也一再提倡用VBNET进行快速开发。VC++NET更接近底层，可以用托管和非托管两种方式进行编程。

选择了需要使用的语言后，我们需要了解语言的语法规则，包括语句、类型、表达式、运算符、函数等等，我建议一开始写程序就要养成良好的编程风格，规范地进行变量的命名，在代码中写好注释。这对以后的软件开发生涯都是很有意义的。

3 理解NET思想并熟悉框架类库（Framework Class Library）

我们借用一幅图来说明一下公共语言运行库（CLR）、框架类库（FCL）与应用程序之间以及与整个系统之间的关系。

首 先，我们要了解公共语言运行库、程序集、通用类型系统的概念。在此基础上，学习NET框架类库。NET框架类库是一个与公共语言运行库紧密集成的可重用的类型集合。NET 框架类库封装了大部分Win32 API，许多以前需要调用API才能实现的功能，在NET下非常容易就实现，许多情况下只需要一句话就足够了。所以，我们在程序设计的时候要尽量避免调用 Win32API。学习NET 框架类库的捷径：掌握常用的类库，其它不常用的类库只需要了解，用到的时候查阅即可。

4 利用Visual StudioNET写程序

在 NET平台下写程序我们一般用微软的开发工具Visual StudioNET，因为一个好的IDE，能极大地提高开发效率。我建议初学者从WindowsForms或者是WebForm开始，等有一定的基础之后，再转向写类库或是控件、组件方面的东西。微软的帮助文档里自带许多示例，我们可以一边看帮助，一边进行演练。在学习其中的代码的同时，一定要理解和思考。多写代码、从项目中锻炼是编程高手的成长之路。记住：一定要多看多写源代码；多上论坛（如CSDN和Dev-club）和微软的新闻组讨论技术问题。

我们一定要用好 VisualStudioNET这个集成开发环境，除了编写代码外，我们还要了解NET的部署原理，学习打包、部署及管理应用程序。多人开发的项目可以考虑用 VisualSource Safe进行源代码管理，这一系列开发工具的使用都要有大量的实践。

推荐书籍：

《C#高级编程》（第二版）(清华大学出版社)

《MicrosoftNET程序设计技术内幕》(清华大学出版社)

《 Visual VBNET技术内幕》 (清华大学出版社)

《 Visual C#NET技术内幕》 (清华大学出版社)

NET入门教程（包括Windows Form和Web Form）：

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如果你确实想学习数据分析的话，那现在有两种选择，自学和报班。

自学

自学的话，学习时间比较自由、不用受到任何约束，可以自己安排时间，而且学习直接支出费用要少很多，但是自学过程中一定要注意项目经验的积累，不能只学了工具技能却忘了项目经验。

因为现在企业招聘都是很看重数据分析师的项目经验，这个你在随便一个招聘网站搜索相关招聘信息都能看见企业需求。

所以，在学习的过程中，我建议尽可能地去找从事过或者是正在从事数据分析师的朋友，让他们能够“手把手”地带你去接触一些真实项目，并且能够传授一些项目经验给你。

只有在自学的过程中注重项目经验的获取，在学完后才能更顺利地步入大数据分析师这个岗位，如果没有项目经验，那就只能从数据清洗、数据统计等基础性的工作做起，其工资水平可能还没有现在的收入高。

同时，自学的过程可能会比较枯燥，一个人的学习会比较没意思，如果不够自律、信念不够坚定的话，很可能会中途放弃，来来回回反反复复，学习时长会不可控制。

如果按照正常的自学内容和进度来看，要达到初级的数据分析师水平，大概需要2年的时间。

报班学习

报班学习的话首先是时间上就能缩短很多，2个月就能掌握自学2年才能学到的内容。

当然这个时候选择什么样的培训机构，就要回到我们之前讲的学习目标上了。确定是要走大数据分析这条路，那就要去分辨各个培训机构的课程设计，选择主要带着学员做实训项目的，一定要是做企业真实项目的那种，而不是随便在网上爬一些数据，让你去练手的那种。

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