未明学院：这样学习数据分析，难怪你会放弃

原创： 未明学院

大数据是不可阻挡的发展趋势，依托于这一行业，互联网公司对数据分析人员需求也逐年递增，数据分析师也成为当前比较火的就业方向。

许多职场人士对数据分析技能也越加重视，开始学习数据分析。数据分析的应用领域广泛，而各领域和方向采用的关键技术差异性较大，新手在面对新的领域不熟悉，容易感到不安，不确定应该如何往前进。

作为一名在数据分析之路上走过弯路的“萌新”，小明同学归纳了新手学习数据分析的几个思维误区，看看里面有没有你吧~

01、坚信“书中自有黄金屋”

许多初学者，都抱有“书中自有黄金屋”的信念，相信只要自己多看书，把书里罗列的每一条知识点都背下来，就能掌握数据分析这项技能。

面对这本书里看不懂的问题，他们坚信在下一本书里会有答案，没有书本解决不了的问题！

然而事实却是，捧着一摞厚厚的书，穿梭在图书馆的书架间，最后积攒了一堆问题，以及不确定正误的“答案”，过程中消磨了数据分析学习的兴趣，也打击了自信心。

02、找网上的现有项目，盘它！

有些小伙伴就机智多了，除了书本上的理论知识，他们知道实践的重要性，于是在网上找了许多开源项目练习。

然而网上免费开源的项目实践有两大缺点：

第一点是缺乏老师指导，新手学习时遇到的某些问题，在网上难以找到解决方案，问题无法解决，项目无法推进。

第二点是项目的实践意义，网上的开源项目被传播了无数次，经典案例也意味着——老土过时，不能适应最新的技术发展和社会需求。

03、报培训班！越贵越好

在经历过自学的纠结和抓狂后，有些小伙伴开始将目光投到培训班上。秉承“贵的就是好的”原则，把钱投进市面上昂贵的课程。抱着和课程价格相对的高期待心理，却发现课程没有自己预想的那么好，上完课程还是懵懵懂懂的，有种“钱都打水漂”的失落心理。

那么，怎样做才是学习数据分析的正确姿势呢？小明同学咨询了多方大神，他们给出了几点建议！

01、确定自己的目标

有人想转行做数据分析师，有人只是想熟悉数据分析，为本职工作赋能，针对不同的目标，对数据分析的要求也不一样。

如果你想以后专门从事数据分析师，相对应地对数据分析的能力要求也会提高。

如果你仅仅是把数据分析作为辅助本职工作的手段，对数据分析的技能要求也会相应降低。

一些从事医疗行业的小伙伴想要学习SAS，SAS是用于决策支持的大型信息集成系统，它的核心操作方式是程序驱动。使用程序方式，用户可以完成所有需要的工作，包括统计分析、预测、建模和模拟抽样等，所以掌握以数据管理和挖掘为优势的SAS就是一个很不错的选择。

在金融领域，数据分析工具也有很强的实践功能，比如风险控制、市场等部门都涉及大量数据分析的工作。因此在选择数据分析工具时，也要结合你的专业领域选择。

作为数据分析的学习者，我比较推荐Python和R语言作为数据分析学习的工具，结构通俗易懂，适合新手入门。而且功能稳定强大，也很适合已经有数据分析基础的人进阶学习！

总之，在你开始学习数据分析之前，一定要先确定你的职业发展方向，根据自己的专业领域和学习能力确定数据分析目标。

有时候让你半途而废的不是目标难度，或者自身懒惰，而是一开始的时候选错了方向。

02、制定合理计划

虽然不提倡一味啃书，但是不可否认，在初期接触数据分析时，书籍是基础的入门工具。了解一些基础的术语、流程、框架等内容，打好了理论基础，更有利于后续深入学习数据分析。

数据分析的工具和语言有很多，比如R、Python、SPSS、SAS、Eview等等。每种工具和语言都有各自的知识系统。

举个例子，如果你的目标是学习Python，那么需要了解相应的学习路径，安装配置Python开发环境，学习数据分析相关库（例如Pandas/ Numpy/Scipy/ Matplotlib），不同的库的主要应用也不同，Numpy和Pandas库主要用于数据整理，此外Pandas库还用于数据描述与分析，Matplotlib则提供了数据可视化的良好方案。借助这些简单却强大的“工具包”，新手可以轻松入门数据分析。

另外，需要根据自己平时的学习特点，结合你的专业和发展方向，制定合理科学的学习计划，逐个知识点入手，步步入门爬虫学习。

03、更新实战项目

网上免费下载的开源项目，不管你练习多少遍，掌握度有多么高，也不可能把它作为自己的项目写在简历上。

举个例子，课题“基于天猫大数据的小米生态系统研究”和“京东笔记本电脑商品数据的挖掘实战”，明明两个课题的工具都是Python，流程也是一样的，为什么HR会更喜欢前者？

因为后者光看题目就知道是网上的开源练习项目。这种开源项目传播度高，重复性高，HR已经见得太多了。

而且，这些开源项目虽然经典，但也意味着它传播的时间久，有些过时了。在技术和市场更新飞快的今天，老套的项目远远比不上一个新鲜的、具有时效意义的项目。

然后，你在简历筛选这一关就出局了。

为了给项目背书，让你的简历更有竞争力，一个新颖的、独特的项目非常关键。而这个靠自学者自己去挖掘是很难的，所以找到一个合适的培训班能让你的数据分析之路更加顺畅，学习事半功倍。

在报班时不要盲目遵循“贵的就是好的”思维误区，开课前了解这个项目是否具有研究价值，比如前文提到的“基于天猫大数据的小米生态系统研究”课题，小米生态系统的核心是消费级IoT，而当今全世界消费级IoT（物联网）市场排名第一的就是小米。在这种背景之下，通过数据分析解读小米生态系统的本质就具备了足够的新颖度和独特性。

总结

仔细想想，任何能提高自我的事情，没有哪一件是轻松的，学习数据分析也不例外。初期学习时避开误区，找到正确的学习路径，能让你我少走弯路，增加学习兴趣和信心。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，小伙伴们，我们数据分析之路上见~