學什么？數據分析要學習的內容大致分為六個板塊，分別是:Excel精通Excel分析工具，掌握Excel經典函數，準確快速完成數據清理，運用Excel數據透視和可視化，透過現象看本質。MySQL了解MySQL數據庫的相關概念和存儲原理，掌握添加、刪除、修改、搜索等SQL的基本語法，掌握數據庫性能調優(yōu)策略，熟練使用SQL進行數據清洗和數據標準化。

Python學習Python編程語言的基礎知識，了解Python程序的計算機運行原理，能夠運用Python編程處理工作中的重復性工作。掌握網絡數據抓取技術，Python數據庫應用開發(fā)，實現Python數據可視化操作，提高數據采集和數據分析能力。掌握Python數據分析處理的基礎數據庫，具備運用Python語言解決數據分析中實際問題的能力。

第一步:評估現狀。梳理一下你目前有哪些硬資源(學歷、資歷、職稱)，有哪些軟資源(時間、關系、能力)。梳理你目前的硬痛點(可量化的指標，比如收入、睡眠時間等。)和軟痛點(不開心，不開心，沒希望，不是因為吹牛)。確定你目前最想解決的問題。第二步:確定目標。搜索企業(yè)和職位，了解不同企業(yè)的職位要求。結合自己的現狀(尤其是硬指標)，排除一些不可能的狀態(tài)。

第三步:規(guī)劃路徑。如果是向上發(fā)展，比如我想得到一個更高薪的職位，更大的平臺，更高的頭銜。那么眼前的能力很可能不足，軟硬資源都很可能不足。要規(guī)劃好路徑，在看得見的時限內逐步完善，才能達到目標。如果是向下發(fā)展，比如想從一線回老家，想找一份更輕松，更穩(wěn)定的工作。那么就要認真考察目標企業(yè)是否符合自己的預期，要付出的損失是否難以承受。

1、數據分析實踐描述性分析的概念我們先從最基本的描述性分析數據分析方法說起。描述性分析的目的是分析歷史趨勢，量化相關規(guī)律，從而對人們的行為有清晰的認識。描述性分析包括回答“過去發(fā)生了什么”這個問題。這是最廣泛、最簡單的數據分析方法，幫助公司對日常運營有一個大致的了解。描述一個使用基本統計和計算方法來捕捉關鍵指標的直觀歷史趨勢的模型。

常用的描述性分析工具有MSEXCEL、SPSS和STATA。對于銀行業(yè)，典型的應用是用戶聚類。通過挖掘歷史數據，分析客戶的消費習慣和消費能力，從而進行有針對性的精準營銷。這些模型是實現用戶簡檔的強大工具，但是它們預測相似組中單個成員行為的能力非常有限。2、數據分析的概念實踐預測分析預測模型利用統計模型來確定未來事件發(fā)生的可能性。

大數據分析工具如下:1。R編程R編程是大家最好的大數據分析工具之一。它是一種領先的統計編程語言，可用于統計分析、科學計算、數據可視化等。R編程語言還可以自我擴展，執(zhí)行各種大數據分析操作。有了這個強大的幫助；語言，數據科學家可以輕松地創(chuàng)建統計引擎，根據相關和準確的數據收集提供更好和更準確的數據洞察力。它有類數據處理和存儲。

此外，還可以與任何編程語言(如Java、C、Python)集成，提供更快的數據傳輸和準確的分析。r提供了大量的繪圖和圖表，可用于任何數據集，2.ApacheHadoopApacheHadoop是一款領先的大數據分析工具開源。它是一個軟件框架，用于在商用硬件集群上存儲數據和運行應用程序，它是由軟件生態(tài)系統組成的領先框架。