大數據分析師權威教程

Ⅰ 數據分析有哪些相關的培訓課程

據分析師的課程包括兩個層面的內容，只有把數據分析師的這些課程都學會並且運用，你就可以成為一名頂級的大數據分析師。
一、課程層面
第一級別：數據分析課程內容主要是從理論-實操-案例應用步步進階，能讓學員充分掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用Excel、SPSS、SAS等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析，並得出邏輯清晰的業務報告。

第二級別：在第一級別的基礎上,第二級別包括建模分析師與大數據分析師，即為企業決策提供及時有效、易實現、可信賴的數據支持。建模分析師，指在ZF、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。本課程針對數據挖掘整套流程，以金融、電信、電商和零售業為案例背景深入講授數據挖掘的主要演算法。並將SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS編程和SQL進行有效的結合，讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。大數據分析師，本課程以大數據分析為目標，從數據分析基礎、JAVA語言入門和linux操作系統入門知識學起，系統介紹Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理論知識和hadoop的生態環境，詳細演示hadoop三種模式的安裝配置，以案例的形式，重點講解基於mahout項目的大數據分析之聚類、分類以及主題推薦。通過演示實際的大數據分析案例，使學員能在較短的時間內理解大數據分析的真實價值，掌握如何使用hadoop架構應用於大數據分析過程，使學員能有一個快速提升成為兼有理論和實戰的大數據分析師，從而更好地適應當前互聯網經濟背景下對大數據分析師需求的旺盛的就業形勢。

二、數據分析師的知識結構

Ⅱ 大數據學習：提取大數據7 個關鍵步驟是什麼

【導讀】在大數據分析師日常工作中，提取數據是非常平常的一件工作，不過不同人有著不一樣的結果，如果分析與企業所需有所偏頗，那麼數據分析師很難在大數據項目上取得成功，今天我們就來進行大數據學習，提取大數據7
個關鍵步驟是什麼?教你提取出大數據黃金，為此小編有以下幾點建議，一起來看看吧!

1.從傳統的關系資料庫數據開始

這是存儲在SQL或其他關系資料庫中的列和行中的數據，用戶可以輕松查詢，如果您正在銷售中，則可以開始查看不同的產品，查看在哪裡和向誰銷售了多少產品，退回了多少產品，庫存水平等等，僅憑此數據，就可以在銷售，庫存水平，客戶位置，服務記錄等之間建立許多關系，由於與銷售有關的數據太多，因此對於企業用戶來說，銷售是一個容易的領域，在這個區域中添加大數據非常容易，可以提高查詢的深度，因此您可以真正找到想要的難以捉摸的黃金。

2.將大數據添加到您現有的關系資料庫查詢中

一旦公司了解了關系資料庫的銷售數據，肯定會出現新的問題，一家公司可能會在沒有任何解釋的時間內看到銷售激增，這些銷售高峰是反常的，因此該公司決定在其關系數據中添加一些大數據，以弄清正在發生的事情，它做出的大數據選擇之一就是引入天氣信息，這可能會傳入作為XML數據流，該公司發現，在天氣多雲的日子裡，銷售往往會激增，這可能會促使人們進行購物等活動。」

3.逐步向查詢中添加更多大數據

通過將大數據添加到傳統的銷售查詢數據中，該公司現在已進入大數據領域，從這里開始，可以輕松添加更多類型的大數據，進行銷售報告的合理的下一步可能是添加客戶和其他人對您的產品的評論，一旦開始對銷售提出疑問，並意識到某些類型的數據如何能夠幫助您更好地理解業務，就很容易添加到大數據源中。

4.逐步培訓您的員工

許多公司缺乏數據科學家和大數據分析師所需的技能，這就是從關系資料庫數據開始然後逐步擴展到添加不同類型的大數據的方法如此吸引人的方法，您可以逐步增加員工對大數據的了解，那裡有工具和顧問可以根據需要為您提供幫助，但是當您的員工從他們已經非常了解的關系資料庫基礎開始時，開始使用大數據就不是很大的飛躍了，他們追加並在這個基礎上擴大。

5.考慮數據的混合報告環境

一旦開始將大數據添加到關系資料庫查詢中，就需要為該數據定義另一個數據存儲庫，非結構化大數據不能駐留在關系資料庫中，您需要做的是定義一個大數據資料庫，將傳統數據和大數據的組合移到該大數據資料庫中，好消息是您不必為此花費新的資金來購買新的伺服器和存儲，有許多雲供應商可以為您託管Hadoop或其他大數據資料庫中的數據，他們也可以管理這些數據，對於仍在努力從大數據中獲取業務意義的公司而言，最好的消息是，他們可以逐步地通過從傳統資料庫啟動業務和IT員工，將其業務和IT員工轉移到生產性大數據項目中。和每個人都已經熟悉的報告基礎。

這可以減輕業務用戶和IT員工的焦慮，因為他們可以從他們所了解的內容入手。當您進入更具雄心的大數據項目時，它還降低了失敗的風險。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據學習：提取大數據7
個關鍵步驟是什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅲ 大數據分析師 應該要學什麼知識

大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。

1、統計概率理論基礎

這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟體操作結合分析模型進行實際運用

關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇

其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。

4、數據分析業務應用

這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。

(3)大數據分析師權威教程擴展閱讀

分析工作內容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。

2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。

Ⅳ 目前hadoop大數據的視頻教程誰講的比較好

在學習大數據，教材比較容易找hadoop權威指南就可以，大家一件比較統一。但是視頻教程比較多，也沒看到有公認比較突出的。所以我決定一點點看並把感想分享在這里。
1，馬士兵老師的Hadoop教程以及相關大數據教程
我剛看完，實在斗魚直播上進行的，所以含有大量冗餘。但是作為入門教程是十分合適的。首先因為馬士兵老師是個明白人，說話都准確干練，入門的思路也很簡單。
看完這個教程可以搭建一個集群環境，並且進行文件上傳管理，一個maprece的例子。學完應該對HDFS,MapRece,Yarn三個主要模塊有個比較清晰的認識。
2，尚學堂肖斌的hadoop100課，正在看
目前感覺比較啰嗦，也不是沒用，只是不太適合我。重點不夠精煉，看完之後在做評價。

Ⅳ 備考CDA數據分析師2級認證需要准備什麼教材

教材方面還是以官方的推薦為主吧，我在CDA數據分析的官網查到大概有4本是必讀的，1. 經管之家. CDA 數據分析師備考手冊（電子版）. 2019. (必讀)。2. 數據挖掘：概念與技術（原書第 3 版）[M]. 范明， 孟小峰 譯, 機械工業出版社，2012. (必讀)。3. 數據挖掘導論（原書第 2 版）[M]. 段磊，張 天慶譯, 機械工業出版社，2019. (必讀)。4. 周志華. 機器學習[M]. 清華大學出版社，2016. (必讀)。還有不少是選讀的，有時間跟精力建議一起准備，多了解一些總沒錯的。

Ⅵ 如何自學成為數據分析師

數據分析師的基本工作流程：

1.定義問題

確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。

2.數據獲取

數據獲取的方式有很多種：

一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。

二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。

三是通過Python編寫網頁爬蟲。

3.數據預處理

對殘缺、重復等異常數據進行清洗。

4.數據分析與建模

這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。

5.數據可視化和分析報告撰寫

學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。

數據分析入門需要掌握的技能有：

1. SQL（資料庫）：

怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

2. excel

分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。

熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。

3.Python或者R的基礎：

必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。

4.學習一個可視化工具

如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。

Ⅶ 自學備考CDA數據分析師，需要准備哪些教材

如果只想單獨考證,根據官網公布考試大綱有針對性復習,復習一段時間了做下模擬試題,自己學習肯定要付出更多精力和時間.
例如2級建模方向,官網推薦幾本書籍,參考如下:
1.《數據挖掘導論》，藍色的中文翻譯版，書很厚，但是裡面的內容挺有用的，大綱解析里沒講明白的地方大多都能在裡面找到答案；
2.《機器學習》（西瓜書），閱讀難度比《數據挖掘導論》高了一個等級，我是挑著看的；
3.《利用Python進行數據分析》，裡面主要教你pandas、numpy等一些基礎操作，如果已經會用的則可以略過；
4.《Python機器學習基礎教程》，教你怎麼用sklearn，你也可以看《機器學習實戰》，不過後者我沒看過，聽說是用python2.7寫的；

Ⅷ 想成為數據分析師學習流程是怎樣的

第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》

很有趣的數據分析書！基本看過就能明白，以小說的形式講解，很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術，很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的，學好了它，自然沒問題。

第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示（動畫版）》

一本用手機看的Excel操作書，大部分例子都配置了二維碼，手機掃掃就能看，基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例（有會計、HR、銷售場景），很貼合實際。拯救我們小白的Excel，職場加薪不是夢想！

第3本《Excel圖表之道：如何製作專業有效的商務圖表》

職場大牛的書，教我們做圖表的，好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧，看了你就知道，也許一切沒那麼難。

第4本《絕了！Excel可以這樣用：數據分析經典案例實戰圖表書》

挺好的一個系列，都是Excle常用的技巧，適合銷售和HR。也是職場故事，很接地氣，帶視頻的，全都是Excel數據分析的常用理念和方法。

第5本《深入淺出數據分析》

深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。

第6本《MySQL必知必會》

如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。

第7本《深入淺出統計學》

大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。

第8本《網站分析實戰》

互聯網不再是網站的天下，但是移動端依舊有Web，我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等，都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間，網站的數據指標還是能夠指導我們運營！

第9本《深入淺出Python》

還是深入淺出系列，完全適合零基礎的新人。需要注意的是，編程學習不同於其他知識，如果計算機基礎不穩固，在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然！

第10本《Python學習手冊》

對於擁有編程基礎的人，這本書系無巨細的有些啰嗦，不過對新人，可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧，當遇到不理解的內容隨時翻閱。

第11本《利用Python進行數據分析》

這本書是你學習python不二之選，對著書，著重學習numpy，pandas兩個包！每段代碼都敲打一遍，千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。

第12本《R語言實戰》

R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有餘了。

第13本《統計學：從數據到結論》

這本書是將R語言和統計學結合的教材，可以利用這本書再復習一遍統計知識。

第14本《深入淺出SQL》

帶你進入SQL語言的心臟地帶，從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢（subquery）、連接（join）和事務（transaction）這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時，你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建，還能像一個專家那樣查詢、歸一（normalizing）和聯接數據。你將成為數據的真正主人。

第15本《數據挖掘導論》

這本書絕對是一本良心教材，拿到手從第一章開始閱讀，能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～

第16本《演算法導論中文版》

本書將嚴謹性和全面性融為一體，深入討論各類演算法，並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。

上面的書籍都是PDF版

視頻教材的有：

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）資料

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）視頻

Mysql從入門到精通全套視頻教程

8天深入理解python教程

大數據Hadoop視頻教程，從入門到精通

Python就業班

Python標准庫（中文版）

數學建模0基礎從入門到精通，全套資源

0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統

麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)

從零基礎到數據分析師，幫你拿到年薪50萬！

煒心:xccx158

Ⅸ 數據分析師怎麼入門

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分
析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法
有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。