如何入门数据分析？
随着数字经济、大数据时代的发展，数据已然成为当下时代最重要的盈利资源，让企业在做决策和计划方案时更有针对性和依据，能提前预测市场发展方向，做好布局。由此而产生的数据分析岗位也逐渐被更多企业重视，特别是中大型企业对于这方面人才需求非常大。
那么，什么是数据分析呢？数据分析是数据与计算机技术想结合的产物，在计算机的壮大中得以推广使用。百科定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析入门其实并不难，掌握好常用分析工具和分析方法就可以找到工作，然后在实际的项目中积累分析经验和方法，进一步提升自己的专业能力。所以如果你是零基础想学数据分析也是可以的，经过3个月左右系统化的学习，基本能满足入行要求；当然这个时间是针对报班而言，如果选择自学的话时间成本肯定是多一些，如果想少走一些弯路可以报个班，更快速有效。
一、数据分析的学习路线
要是零基础小白想入行数据分析，最好从以下的技术路线展开学习：
首先，你需要对数据比较敏感感兴趣，最好是有数学或者统计学方面的基础。现在很多运营、财务、人事、产品等职业都要求具备数据分析的技能，如果你掌握了这门技能再去应聘，升职加薪是必然的。比如运营经常会接触到用户基础数据、行为数据以及业务数据等，需要从这些数据中找到重要线索，为你的运营策略提供方向指导：哪类人群在什么时间通过哪条视频下单的概率更高。
其次，掌握必要的分析工具，Excel、powerBI、MySQL、Python。如果是只是需要分析能力的岗位（运营、产品、财务等），掌握基础的Excel和BI工具就可以解决大部分的问题了；BI的出现让分析变得更简单、高效，适合处理更复杂的问题，能做出比Excel更高级的可视化图表。
但如果想从事专业的数据分析职业，MySQL和Python就必须要熟练掌握了，对于提升你的竞争力有着直接的价值。当你要处理超过一百万条的数据时，SQL和Python就是你的外挂：通过SQL获取底层数据，取数不求人；也可以实现办公自动化，告别无意义的繁琐的重复性工作，这是Python的功劳。
掌握好数据分析工具，这是数据分析岗位的基本技能。有的小伙伴看到这里可能会觉得有点难度了，因为是涉及到代码，担心自己学不会。小课想告诉大家，完全不用担心学不会，数据分析所学习的代码是很少的，而且是以工具的形势出现，基本上多操作就能熟练掌握了。
比如入门数据分析需要掌握的Python技能：元组、列表、字典、集合、条件和循文件等；索引切片、数据清洗、Pandas，缺失数据处理；.数据可视化、NumPy、自动化办公、数据类型转换。
如果你还不知道如何入门学习，没有清晰的学习思路和技巧，最安全有效的做法就是找个靠谱的技术老师，跟着一起操作学习。比如北大青鸟天府校区资深数据分析师张老师，拥有十多年的企业工作+教学经验，为各行业培养了众多数据分析人才，值得信奈。
最后，是对数据分析方法的掌握，常用的数据分析方法要熟练：AIPL模型人群可视化、 RFM 电商用户行为人群结构分析、漏斗分析方法（定位业务问题和预估数据）、AIPL 模型、 AARRR模型:快速实现用户增长、RFM分析方法（用户分类，精细化运营）、对比分析法、逻辑树分析法（简化复杂问题）、回归分析法（提出有效的建议预测）、多维度拆解分析法、假设检验分析法、相关分析法、群组分析法等等。
关于数据分析方法的学习、分析思维的培养也可以关注北大青鸟天府校区的数据分析课，所有的分析工具、方法以及分析思维的培养都有，配套的项目都有，也都是真实的项目案例；还会涉及到R语言的拓展学习等。有兴趣可以了解看看。
如果想走大数据分析方向，可以继续学习机器学、大数据挖掘等更深层次的技术内容。
二、数据分析的重要性
以往老板们定业务方案时都是拍脑门决策，或者头脑风暴，根据经验来定业务方案。但随时互联网的发达，大数据的渗透，用户对于信息、产品有了解更多的选择，自主意识增强，并且行为习惯变化很快。那么企业也需要跟上用户的脚步，利用数据分析工具及时收集整理用户数据，通过数据分析师们的分析了解用户的真实需求和趋势，为企业决策的制定提供更加有效的指导，从而从根本上改变了企业业务决策的方式。
三、数据分析的发展前景
数据分析作为近几年火起来的IT技术岗位，在大数据时代的浪潮下迅速发酵膨胀，席卷了众多互联网企业，漫延到了金融、教育、医疗、消费等传统行业，在新经济领域也有重要作用，比如人工智能、新能源、电子芯片、企业数字化服务等等。
目前数据分析人才只有50万左右，而市场需求将在未来三到五年达到180万左右。面对即将到来的人才需求大井喷，如果你喜欢跟数据打交道，也喜欢数据分析这个职业，那么现在就是学习它最好的时机，有市场需求，也有发展。
总而言之，入门数据分析不算难，但是需要进行系统化的学习，积累项目经验，才能成为一名合格的数据分析师。未来，数据分析还有更大的成长空间和发展潜力：就业有需求，薪资待遇高，发展前景好，数据分析作为2023年的IT技术之选简直不要太香！对数据分析还有想了解的可以私小课哦~
