涕零
Ⅰ 怎样进行大数据的入门级学习
一、整体了解数据分析——5小时新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物， 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。二、了解统计学知识——10小时15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。三、学习初级工具——20小时对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。四、提升PPT能力——10小时作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。五、了解数据库和编程语言——10小时这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。六、学习高级工具——10小时虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。七、了解你想去的行业和职位——10+小时这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。八、做个报告——25小时你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。
Ⅱ 菜鸟教程怎么样
最适合新手入门的途径。
教程是某一学科的课程，主要是被用来引导用户理解相版关知识或者指导用户完成特定的任权务。以信息为基础的视频教程会向用户传递特定的信息，如向用户介绍某个产品的历史、作用、特性等等。在以信息为基础的教程中，一般不会有相关技术的介绍。
而在基于操作的视频教程中，其内容通常是基于实际操作设计的，用户往往可以通过该视频教程的学习提高某种技术的熟练程度。目前互联网上主流的教程分为两大类：1：图文教程 2：视频教程。
Ⅲ 零基础可以培训大数据分析师吗会不会很难
随着大数据的大热，或者在大数据的影响下，很多企业开始真正重视数据，真正期望从数据中挖掘价值。甚至很多企业已经把数据作为取得竞争优势的战略。而数据真正价值的实现，不管计算效率，存储等发展的多快。一定需要“分析师”，可以说是数据分析师既是建造“数据大厦”的总体设计师，也是建造“数据大厦”的工人。数据分析师最为稀缺的人才，相信未来10内一定是最为朝阳行业之一。所以现在很多朋友希望转型做数据分析师，很多毕业的同学也准备从事数据分析师。但很多都不知道成为一名分析师真正需要什么？要跨入数据分析师，也许很多时候你只能从“工人”开始做成（这意味着在很大长一段时间内，你的工作内容可能比较枯燥，可能做的都是比较没有“技术”含量的活），慢慢的当你成为“熟练工”同时随着行业相关知识和各种技能的积累，慢慢你也会走上“数据设计师”之路。开始从事“高大上”或者更有技术含量的工作。一、至少花三个月掌握技术“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种 。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。1、花1个月学习数据库知识。2、花1-2个月学习基础的统计学知识。3、花1个月学习点linux的知识。4、花1个月去学习最基础的数据挖掘模型：5、花1个月掌握一门基础的挖掘软件的操作。分析师一定要有持续学习的态度，所以在后续 工作中一定要保持持续学习的态度哦。坚持学习各类知识，不仅仅是技能层面的。二、选择感兴趣的行业如果你已经工作，选择本行业或者相关行来。这样你在行业经验，业务知识你是有优势的。因为你比较清楚业务的“痛点”从而你也就相对清楚应该给业务提供什么样的数据。如果你是学生，分析师一下自己的兴趣，结合现在比较热门的行业（指数据在这个行业也是比较热）。通过互联网学习，聊这个行业的商业模式，数据内容，分析点。有机会可以去参加一些同行的沙龙或者分享，清楚的了解这个行业的数据分析师或者同行平时都在干什么 。对比自己当面的知识储备，更有针对性的补充知识。和在学校的同学共勉一句话：“在学校学的东西都是有用的，只是学校没有告诉你怎么用！”三、开始寻找机会对于跨行业转入的同学，当你准备好上述内容的时候。开始找个机会：1、内部转岗2、选择中，小型公司。先入门，再修行。
Ⅳ 《数据说服力：菜鸟学数据分析》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《数据说服力：菜鸟学数据分析》（李军）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接:
提取码: nite
书名：数据说服力：菜鸟学数据分析
作者：李军
豆瓣评分：6.7
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-1
页数：213
内容简介：
如何分析数据，让营销更精准，让成本更低，实现利润极大化？
本书以“零基础”为起点，以“实战操作”为主线，通过7大数据分析方法、7种美化数据方式、8大专题全程讲解、75个专家提醒、408张图片全程图解，帮助读者实现数据分析从入门到精通，从新手成为数据分析高手。
本书内容丰富、实战性强，适合于对数据分析感觉兴趣的读者，特别是数据分析人员、销售策划人员等阅读参考。
作者简介：
李军
数据分析师，拥有10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》、《大数据时代的营销与商业分析》、《Excel函数与图表应用技巧500例》等。
Ⅳ Hadoop菜鸟培训教程那个好
好些的当然是到魔据环境优雅舒适，很注重基础教育，看合不合适。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。
Ⅵ 如何自学数据分析
很多人都觉得，自己是文科类出身，或者对数理专业不熟悉，会很难上手数据分析。其实不是这样子的，学习数据分析，不同于程序员，它不会专门要求我们一定要掌握编程，只是理解熟悉就可以。个人的逻辑思维能力、个人兴趣所在，以及自身的决心毅力，这些才是构成一个人学成与否的关键和最重要因素。小编觉得最重要的一点就是，我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下：（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R（4）有获取外部数据的能力，如爬虫（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
Ⅶ 菜鸟网络的大数据能实现什么
简单来说就是“货通天下”，利用大数据统筹，协调第三方平台，提升第三方平台的运营和组织效率，从而高效率，低成本的为市场和社会提供服务。
Ⅷ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
成为优秀的数据分析师你需要具备的技能如下：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
Ⅸ 大数据如何入门
听说你想要学大数据？你确定你搞清楚概念了吗？我们来做个小测验吧：数据分析师在公司是干什么的？大数据和普通数据最大的区别是什么？你的日常工作中根本接触不到大数据，你真正想学的是大数据吗？有点蒙圈了吧。鱼君正是要帮你在最短的时间内理清这些概念，找准自己前进的方向。大数据之“大”数据，大家会陌生吗？不会。我们每天的日常生活都会接触到数据。淘宝购物时货比三家的价格，年终考核之后发给我们的奖金，发表在知乎上的文章的评论数量，这些都是数据。从人们会计数开始，数据就有了，数据分析也是。那么大数据呢？说到大数据，你就绕不开互联网。在互联网出现之前，虽然政府部门和一些公共事业单位通过日积月累获得了较大量的数据，但并没有形成足够的影响力。直到互联网产品的出现，由于它收集用户数据的便利性，通常在一天之内就能够累计其他行业可能一年才能获取的数据量。数据量的升级造成算法和硬件都必须要升级，操作起来的技术难度也就会提高很多。这个时候，就需要专业的技术和平台来完成存储，处理和分析大数据的工作。比如说，大家都听过的Hadoop平台，MapRece算法。都是大数据时代的产物。因此，我认为，大数据的核心，就在于大。有一定规模的互联网公司都会成立专门的大数据部门来管理自己产品所收集到的大数据。数据量越大，处理难度就越高，相应的，可能挖掘到的内涵也会更多。于是，大数据就成了一个产业，一个火热的产业。大数据圈子里的人在大数据行业这个圈子里，公司提供的职位大致分为三类：数据分析师，数据产品经理，数据工程师。他们紧密合作，共同驱动公司的数据决策文化。那么，着三种职位都是做什么的？又该怎么入行呢？数据分析师数据分析师，是使用大数据的人。核心是掌握各种数据分析工具和数据分析技能，目标是为公司管理层和产品团队提供分析报告，帮助他们做决策。实际工作中，数据会被处理成各种不同的类型提供给数据分析师使用，有比较原始的，有比较简单好用的。因此，数据分析师需要掌握R, SQL，Excel, Python基础编程等多种技能，以及熟练掌握常用的数据分析方法。如果你立志于成为一个数据分析师甚至数据科学家，那么我强烈建议你进行系统的学习。数据产品经理数据产品经理是设计数据产品的人。核心技能是数据需求分析和数据产品的设计，和其他的互联网产品经理并没有本质的不同。实际工作中，数据产品经理需要收集不同用户的数据需求并且设计出好用的数据产品提供给大家，帮助他们“用数据做决定”。怎么入门呢？关于具体的进阶流程，我希望你听一下我在一块听听上做的讲座《4步让你成为大数据产品经理》，会为你提供非常全面的介绍。常见的推荐入门书籍有《人人都是产品经理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。数据工程师数据工程师，简单分两种，一类是数据挖掘工程师，另外一类是大数据平台工程师。工程师的基本技能当然是写代码，写高质量的代码。数据挖掘工程师主要工作是开发大数据流水线以及和数据分析师一起完成数据挖掘项目，而数据平台工程师主要工作是维护大数据平台。因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等编程/脚本语言，熟悉各种基础算法即可以胜任。如何用数据做决策对于那些并不想转行进入大数据圈子的人，我们要学的究竟是什么？我相信，在我们的日常工作中，特别是业绩不佳，找不到突破口的时候，都曾想过能否用数据来帮助自己。因为我们都曾或多或少听过一些牛逼的数据案例，比如纸尿布与啤酒之类。举一个简单的例子，你经营的餐馆现在状况不佳。你可以自己拍脑袋想一堆的新点子来尝试改善现状。你也可以，收集整理数据，通过分析找出根本原因，并提出对应解决方案，从而扭转局面。后者听起来似乎更加靠谱一些。那么，你该收集什么数据，做什么分析，这就是你需要学习的：“如何用数据做决策”。从这个角度讲，我认为：人人都应该是数据分析师学习系统的数据决策和数据分析思维，我们可以从这篇文章开始：从0到1搭建数据分析知识体系。我自己工作中常用的数据分析方法都被囊括在里面，如果趋势分析，多维分解，用户分群，漏斗分析等等。请不要小看一篇文章，知识在精不在多。你还可以从一本简单好读的《谁说菜鸟不会数据分析》开始搭建你的数据分析思维。关于数据分析的书籍太多了，众口难调，随便一搜就有一大堆推荐。而其中所讲的知识和理论其实都是类似的。最终要让他们发挥作用，还是要和实践结合起来。因此，我认为，在自己的生意和工作中多实践数据分析，多思考，遇到问题多在社群中提问和大家探讨，是最好的学习办法。我自己也一直是这样践行的。带着问题去学习，是最好的方式。在这个过程中，随着你对数据的深入了解，掌握更多的数据分析语言和工具。从Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的数据量也会越来越大。但你大可不必一开始就扎入这些工具的学习中，那样会收效甚微。
Ⅹ 大数据入门书籍有哪些
1、舍恩伯格的《大数据时代》；2、巴拉巴西的《爆发》；3、涂子沛的《大数据》