新手怎么学习数据分析?
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1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽(至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少)，但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑。
2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划)，但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。
3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维(更注重思维的创造和个性的发扬)，理性思维和客观科学更重要。
4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值。
5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python(数据科学相关模块)、SQL(可以选择一个平台，比如MySQL)这三大关卡早点过了。
6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步。
7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问(问真正有价值的问题)、多总结、多交流，给自己足够的转行周期。
8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。
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