我应该如何学习开始数据分析？新手数据分析有哪些有用的工具？可以使用Excel，但总是没有分析的想法？进行数据分析的方法是什么。我相信，所有想开始数据分析的人或多或少都会遇到这些问题。今天，我将为您全面介绍科普知识，包括在做数据分析时需要学习哪些技能以及如何学习。
1、统计学
统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术，通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。
在数据分析工作中，利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。
毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。
这里我们需要从基础的统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等）出发，到基本的统计分析（T检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
2、机器学习
对于想要进阶成为高级数据分析师的朋友来说，就要掌握机器学习相关的知识：
特征工程的基础：如何统计数据特征、选用不同的特征，做模型的优化；
基本的分类算法：决策树、随机森林等；
基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等
机器学习相关的知识学习成本会比较高，对某些同学来说可能会有一定难度，但对于业务型数据分析师来说，一般不会要求你去推导算法公式，能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了。
为什么把PPT放在，原因很简单，我们做数据分析的目的是什么？当然是为了展示给客户、上级，供他们做决策。
所以PPT作为主流汇报、展示工具，是将分析关键结果传递给其他的重要手段。学好PPT可以提升沟通和消息传递效率，也是数据分析师必备的技能，具体学习书目我就不做推荐了。
2、Excel
Excel应该是数据分析师最常用的统计分析工具了，原因是因为方便，所见即所得，而且具有方便的可视化功能。应该说只有学会了Vlookup，数据透视和基本公式才算Excel入门，其次Excel的惊喜是数据可视化，拥有大量的图表模板，可以减轻我们很多工作。
3、SQL
作为数据分析人员，要想获取数据，肯定就要和数据库打交道，因此SQL肯定是要掌握的，在招聘要求中，SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。
学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习，主要了解一些数据库查询语言。
4、Python
Python作为目前最火的编程软件之一，确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力，也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。
要学习的内容挺多的，但其实python的优势就是语言简约，非常易于读写，如果之前有一定的编程基础，上手很快。
1、对比分析法
对比分析法常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。
2、5W2H分析法
这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。
3、SWOT
明确资源优势（Strengths）、竞争劣势（Weaknesses）、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。
4、PEST
从政治（Politics）、经济（Economics）、社会（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。
5、杜邦分析法
杜邦分析法是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。
对于分析思维的学习，小编之前分享过一篇文章：（分析数据没有思路？5个方法快速提高数据分析思维！），大家可以参考！
其实，不管是基础知识、工具还是思维、方法，大家在学习数据分析时可能总会感觉没有抓手，特别是自学的小伙伴，网上知识繁杂，光是辨别可靠性、专业性就已经很头疼了，而且还不知道学习是否有效果，学完之后能不能找到工作。还有一些在职的小伙伴，可利用的时间本就不充裕，还没有系统性的学习路径，自然就达不到好的学习效果。
在这里，小编真诚的建议想要入门数据分析的小伙伴们可以了解一下爱数据的数据分析相关课程，除了囊括以上所有数据分析相关技能、业务知识、项目实战，还有城市岗位调研、简历修改、面试支持等求职服务，学员入职率可达95%。
