最近有很多小伙伴给我发私信，说自己零基础、小白、不懂统计学；或者是文科生，数学不好，不知道怎么入门数据分析。

我在这里先给大家吃一颗定心丸，数据分析远比你想象的要简单，不要提前给自己设限。今天我重点和大家聊聊，小白如何快速入门数据分析！

我这里有一套光速入门数据分析的课程！是使用数据分析领域最为高大上的Power BI教学！不用担心昂贵的学费，这套课程是作为福利分享给大家的，只需3.3元！你没看错，一顿早餐的成本，获得丰盛的知识食粮！

先带大家了解一下，数据分析师需要会哪些技能。

一个完整的数据分析流程如下：

目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现

根据这个数据分析的基本流程，我们可以把数据分析师的能力分为三大部分：

1、基础知识2、工具技能3、分析方法

1. 基础知识1）统计学每次在写数据分析必学知识时，我都会提到，对于数据分析师来说，我们是必须学习统计学知识的，毕竟天天跟数据打交道，总不能连最基础的统计学知识都不会吧？

举个例子，数据分析，你如果连最起码的置信区间都不懂，你还怎么处理数据？如果统计学中最基本、核心的思想：用样本估计总体，你都没概念，就别说自己会数据分析了。

毫不夸张地说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。

这里我们需要从基础的统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等）出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。

2）机器学习随着当下大环境的"卷"字当头，数据分析师技术栈的要求也是水涨船高，所以机器学习算法便逐渐成为广大数据分析师首当其冲的攻占目标！

特征工程的基础：如何统计数据特征、选用不同的特征，做模型的优化；基本的分类算法：决策树、随机森林等；基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等。

机器学习相关的知识学习成本会比较高，对某些同学来说可能会有一定难度，这里我推荐大家领取这个【数据分析实战训练营】课程。帮助0基础的小白快速入门数据分析。构建自己分析思维。

这个课程还有学员交流群，大家可以在课后免费咨询。不仅可以互相交流互相帮助，更能互相结识，在数据分析的职场上共同提高！

2、工具技能1）ExcelExcel是最流行的数据分析应用程序之一。内置的数据透视表毫无疑问是最受欢迎的分析工具。

它是一个一体化的数据管理软件，轻松导入、探索、清理、分析和可视化的数据，且拥有大量的图表模板，可以减轻我们很多工作量。

2）PythonJava、C++这种语言需要编译，然后才可以执行，会相对复杂一些。

而Python是一种文本型语言，它不需要把程序写好、进行编译、再进行执行，写一行就可以执行一行，这样会更方便使用，所以它既有面向对象的优点，又比传统的语言更方便。

这也是python最大的优势，语言简约，非常易于读写，如果你之前有一定的编程基础，上手很快。

3、分析方法1）对比分析法【对比分析法】顾名思义，就是通过对比来进行分析的一种方法。核心就两个字：对比。

所以，对比分析法需要两个数据，一个是目标数据，一个是参考数据，通过对目标数据与参考数据进行对比，对目标数据的相对好坏做出评价，这个过程，就是对比分析法。

比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。

2） 5W2H分析法这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。

以上就是我分享的数据分析硬核干货了，准备入行数据分析的朋友，一定要把下面这个课程领取了。

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如果想要成为数据分析专业人士，系统学习自然必不可少，更重要的是踏踏实实不断努力，不断学习。

祝大家能在自己的职业道路上一帆风顺，升职加薪！