零基礎怎樣學數據分析？

大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據方向的研究生，我來回答一下這個問題。

數據分析目前是數據價值化的主要方式之一，也是大數據主要的落地應用方式之一，隨著大數據技術逐漸普及到廣大的傳統行業，對於職場人來說，掌握一定的數據分析技術還是有必要的。

數據分析目前有兩種主要的分析方式，一種是機器學習的方式，另一種是統計學方式，對於基礎比較薄弱的學習者來說，可以從統計學方式開始學起。

通過統計學的方式進行數據分析可以使用多種工具，比如Excel就是比較常見的數據分析工具，在分析結構化數據，以及數據量並不是特別大的情況下，Excel還是比較方便的。對於職場人來說，Excel可以應付大多數情況下的數據分析任務。如果對於數據分析有進一步的要求，接下來就需要學習數據庫知識了，重點在於Sql語言的學習，掌握數據庫之後可以繼續學習BI工具的使用，BI工具的數據分析功能還是比較強大的。

機器學習也是目前比較流行的數據分析方式，相比於統計學方式來說，機器學習的數據分析方式可以應對更加複雜的數據分析任務。機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，機器學習的核心是算法設計，基礎是數據收集。機器學習式的數據分析是一種基於“模型”的數據分析方式，目前在人工智能領域，通過構造模型能解決大量的問題。學習人工智能也可以說是學習如何構造各種“模型”，以及如何讓模型能夠動態適應各種場景。

通過機器學習的方式來完成數據分析可以從編程語言開始學起，比如Python就是不錯的選擇。一方面學習Python可以完成“爬蟲”的編寫，這樣就可以解決數據來源的問題，另一方面Python也是機器學習比較常見的實現語言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等庫會在很大程度上提升實現的效率。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！

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