如何在短期内入门大数据
“作为大数据初学者 应该先看哪方面的书作为基础”?“我想学大数据分析,但是零基础,应该从哪里入手”?
今天,我们来谈谈如何学习大数据。
学科知识:数据分析所涉及的专业知识
统计学:参数检验、非参检验、回归分析、抽样技术、多元统计分析法、时间序列、随机过程等
计算机:数电模电、操作系统、组成原理、微机原理、汇编、编译原理、图形学、数据库、软件工程等,必须了解数据库的结构和基本原理,知道所使用的数据怎么处理出来的,同时还需要有从数据库提取所需数据的能力(比如使用SQL进行查询);
金融学:如果你从事这个行业的数据分析,相关专业知识是必须的,如:宏观微观、投资学、货币金融、金融市场和金融机构等;
数学:微积分、线性代数等;
社会学:社会学量化统计,如问卷调查与统计分析;大数据只是资料的整合和相关性分析,不做任何推论,可能产生偏差,但是社会学可以在数据分析基础上进行理论诠释并验证理论模型;因此,社会学的学习,对从事营销类数据分析人员有帮助。
从基础学起,遇到不懂的问题翻书本,杜绝手高眼低,坚持,坚持,再坚持。
相关软件:从事数据分析方面工作必备工具
数据分析报告类:Microsoft Office软件等,如果现在你不会excel表格基本处理,不会做ppt报告,那只能说你离大数据相关岗位还差很远;现在数据呈现不单单是表格形式,更多的需要可视化图表,所以掌握可视化软件很重要,BDP、ECharts、iCharts 、FusionCharts XT、Pizza Pie Charts等,根据个人喜好选择咯;
专业数据分析软件:你必须会用一些常用的专业数据分析工具,比如SPSS、SAS、Matlab等,这些工具可以帮助我们完成专业性的算法或模型分析,还要学习python、R等;
数据库:hive、hadoop、impala等数据库相关知识;
辅助工具:思维导图工具(MindManager),可以帮助我们整理思路。
数据分析基础=理论+工具+思维,只有理论没有实际运用是纸上谈兵,只想着去用没有理论支撑也是瞎忙活,相辅相成,缺一不可;要把这些数据分析基础运用到实际业务中,琢磨其中的逻辑思维,真正发挥数据的价值
说一千道一万,不如找准方向,即可行动。
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