如何学习数据分析？数据分析学习步骤及用途介绍

随着时代的发展，大数据、云计算等名词也进入我们的生活的方方面面，大部分职场人都应该具备一定的数据分析能力，那么如何才能学会数据分析呢?今天小编整理了关于学习数据分析的相关内容，下面一起来了解一下吧。

大数据是什么?

就字面意思理解就是大量的数据的意思;深入理解大数据是对信息资源和数据的集合，利用这些数据和信息资源分析出有用的资源，这就是大数据。

容量

大数据作为信息的集合，它包含了很多潜在的信息，以及各个不同行业的信息，这些信息就是大数据的容量和价值。

种类

大数据的种类有很多，因为它是一个信息的合集，因此它包含多种类别的分析。

可变性

大数据不是一成不变的，随着时间和空间的变化，大数据也会跟着变化。

复杂性

由于大数数量巨大，来源的渠道有很多，因此它表现出很强的复杂性。

价值

利用大数据可以分析和反映一个行业或者一个市场的一些规律，抓住这些规律，就可以产生价值。

学习数据分析步骤

第一：从Excel工具开始。Excel能够满足大部分职场人的数据分析要求，通常在10万条以内的数据，采用Excel进行分析是没有压力的，而且可以执行维度较高的数据分析任务。在使用Excel的过程中也会逐渐积累一些统计学的分析方法，逐渐提升数据分析的能力。

第二：学习数据库知识。随着数据量的增长，当Excel不能满足需求的时候就需要掌握一定的数据库知识了，学习数据库可以从关系型数据库开始。学习关系型数据库并不复杂，重点在于Sql语言的掌握。掌握Sql语言之后就可以执行更加灵活的数据分析任务了，而且可以结合BI工具进行专业的场景数据分析。

第三：学习编程。要想进一步提升数据分析能力就需要掌握编程语言了，目前Python语言在数据分析领域有广泛的应用，Python语言语法简单且功能强大，即使没有任何编程语言基础的人也能够学得会且用得好。

未来，大数据作为产业互联网的核心技术之一，必然会广泛的落地到广大的传统行业，而数据分析将是一个重要的岗位，所以学习数据分析技术能够明显提升自身的职场竞争力，未来的发展空间也比较广阔。

大数据的用途

大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务 。