有哪位前輩知道學習分析數據該從哪方面入手呢？

作為一名IT從業者和計算機專業教育工作者，我來回答一下這個問題。

隨著大數據逐漸開始在行業落地，未來大量職場人需要掌握一些大數據知識，而數據分析作為數據價值的重要手段，也成為更多職場人需要掌握的重要技能之一。

分析數據常用的方法有兩種，一種是統計學，一種是機器學習。初學者可以根據自己的知識基礎選擇不同的學習切入點。但無論選擇學習哪種數據分析方法，都需要具備三個基礎知識，即數學、統計學和計算機。

對于基礎薄弱的初學者，可以從基礎的數據分析工具開始學習。目前流行的數據分析方法可以簡單分為兩類。一種是基礎數據分析工具，比如Excel，這是一種常用的數據分析工具。對于很多傳統行業的人來說，掌握Excel可以應付大部分數據分析任務，另一個是相對專業的BI工具。

對于有一定數學和計算機基礎的初學者，可以分三個階段學習數據分析知識。第一步是學習數據庫知識，可以從關系數據庫開始，重點是學習Sql語言；第二步是學習編程語言，比如Python。第三步，學習機器學習知識，難度較大，需要一個系統的學習過程。

最后，學習數據分析一定要結合具體的應用場景，這樣才能積累更多的實踐經驗。所以在數據分析的過程中，也需要掌握一定的行業知識，這需要一個積累的過程。

本人從事互聯網行業多年，目前在讀計算機專業研究生。我的主要研究方向是大數據和人工智能。我會陸續寫一些互聯網技術方面的文章，有興趣的朋友可以關注我。我相信我一定會有所收獲。

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數據分析主要包括六個方面，

(1)Exc

數據分析都包括什么？

1.分析可視化(可以是可視化分析)

無論對于數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是對數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀地展示數據，讓數據自己說話，讓受眾聽到結果。

2.數據挖掘算法(數據挖掘算法)

可視化是給人的，數據挖掘是給機器的。聚類、分割、離群點分析等算法讓我們可以深入挖掘數據，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據量，還要處理大數據速度。

3.預測分析能力(預測分析能力)

數據挖掘可以讓分析師更好地理解數據，而預測分析可以讓分析師根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4.語義引擎(語義引擎)

我們知道非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新的挑戰，我們需要一系列的工具來分析、提取和分析數據。語義引擎需要被設計成能夠智能地從"文件和文件。

5.數據質量和主數據管理(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理最佳實踐。通過標準化流程和工具處理數據可以確保預定義的高質量分析結果。