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统计图表大全新闻后续_和值图表大全(2024年12月追踪报道)

内容来源：批发价SEO所属栏目：观点更新日期：2024-12-04

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𐟚€ 数据分析快速入门与进阶指南！数据分析在当今社会中变得越来越重要，掌握它等于掌握了一项强大的工具！以下是精简的学习路线，帮助你快速入门并进阶。 𐟓Š 统计学基础（1-2周）书籍：《极简统计学》视频：小破站可汗统计学内容：描述性统计及各类图表。 𐟒𛠅xcel技能（1-2周，重点）书籍：《我最想要的Excel数据分析书》视频：王佩丰Excel基础、刘伟Excel基础大全内容：掌握Excel在数据分析中的基本应用。 𐟓‘ SQL语言（1-2周，重点）书籍：《SQL必知必会》或《MySQL必知必会》网站：菜鸟教程SQL、w3cschool 内容：学习SQL语言，掌握查询语句。 𐟎蠥﨧†化工具（2-3周）推荐工具：FineBI、Echart、Tableau等书籍：《FineBI数据分析实战》内容：学习数据可视化，掌握零代码可视化和丰富图表。 𐟔砐ython/R语言（补充）书籍：《利用Python进行数据分析》、《ThinkPython》、《简明Python教程》或《R语言实战》内容：学习Python和R语言，为面试加分。 𐟓ˆ 数据分析思路（长期）书籍：《深入浅出数据分析》、《麦肯锡思维》内容：掌握数据分析的基本步骤：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析、数据可视化。 𐟏† 项目实战（需求）平台：Kaggle、阿里天池、DataFountain等内容：通过实战项目提升数据分析能力。数据分析不仅需要理论知识，更需要实践操作。通过以上路线，你可以逐步掌握数据分析的核心技能，为职业生涯打下坚实基础。

CDA数据分析师之路：女生们的爱与恨说到CDA数据分析师，真是让人又爱又恨！相信很多女生都在这个领域踩过不少坑。 𐟌𘠤𘺤𛀤𙈧ˆ𑥮ƒ呢？当然是因为它带来的高收入和快速转行的机会，学完之后薪资翻倍，有没有小伙伴是这样的？请举手！ 𐟌𘠦褻Ž何而来？那就是整个学习过程了。尤其是对于小白来说，对这个行业一窍不通。入门阶段的各种名词让人一脸懵逼，好几门课程不知道从何学起，整个人很崩溃。 𐟔Ž 经过慎重考虑后，我决定报班学习，这样更高效，节省时间。果然，跟着老师的教学路线走，还是很容易学下来的。提醒想学CDA数据分析的同学们，尤其是自学的同学，在学之前一定要好好规划学习路线，盲目自学真的很浪费时间。所以这篇规划非常适合想要学数据分析的伙伴们~ 1️⃣ 先学Excel（预计1-2周，很重要）：视频：刘伟 Excel 基础大全书本：《我最想要的Excel数据分析书》 Excel是必备技能，方便快速处理数据，一定要熟练掌握。 2️⃣ 统计学（1周就够）：视频：小破站可汗统计学书本：《极简统计学》《深入浅出统计学》统计学是基础，包括描述性统计以及各类图表，深入一点需要了解线性回归、贝叶斯、假设检验等。 3️⃣ SQL（1-2周即可，划重点）：书本：《SQL 必知必会》练习：SQL50题 SQL语言是数据分析师必备能力，相对简单，可以先掌握查询语句。 4️⃣ BI可视化工具（1周足够）：视频：Tableau教程除了Excel，BI工具主要用于数据分析产品化，是必备能力，主流工具选一个学就行。 5️⃣ 数据分析思路（长期）：书本：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》数据分析的基本流程：提出问题->理解数据->数据清洗->构建模型->数据分析->数据可视化。 6️⃣ Python/R语言：书本：《利用python进行数据分析》《R语言实战》

𐟚€从零开始到数据分析大师的进阶之路𐟓ˆ 𐟌Ÿ如果你正在探索数据分析的领域，或者只是停留在门口犹豫不决，那么这篇文章将为你提供一个清晰的学习路线图！ 𐟙𐟏𜥦‚今，企业对数据分析师的需求日益增长，数据分析师的就业方向不仅局限于互联网行业，电子商务、财务、金融以及数据服务等行业也需求量巨大。同时，医疗、智能硬件、信息安全等行业对数据分析的需求也在不断上升。数据分析人才拥有广阔的就业前景。学到就是赚到，赶紧收藏起来吧❗️ 𐟓ˆExcel（1-2周，重点） 𐟓–书本：《我最想要的Excel数据分析书》 𐟎娧†频：王佩丰Excel基础、刘伟Excel基础大全 Excel是现有数据分析工具中最广泛应用的，是数据分析的必备基础工具。 𐟓ˆ统计学（1-2周） 𐟓–书本：《极简统计学》《深入浅出统计学》 𐟎娧†频：小破站可汗统计学主要学习描述性统计及各类图表。推荐使用Python编程语言将统计学知识编写一遍。 𐟓ˆBI可视化工具（2-3周） 𐟎娧†频：Tableau教程 𐟓练习：跟着Tableau教程练习除了Excel，你需要掌握一个强大的数据分析工具，主要用于数据分析产品化。 𐟓ˆSQL（1-2周，重点） 𐟓–书本：《SQL必知必会》 𐟓练习：SQL50题 SQL语言是数据分析师必备能力，学起来比较简单，先掌握查询语句，基本的数据查询就掌握了。 𐟓ˆPython/R语言（补充） 𐟓–书本：《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《R语言实战》这个是面试公司很好的加分点，建议尽量学！找到工作后补充学习也是很有必要的。掌握R语言是最佳选择。 𐟓ˆ机器学习（补充） 𐟓–书本：吴恩达机器学习 𐟎吹thon：sklearn模块可以先学习一些基础的算法，如线性回归、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM、协同过滤、随机森林等。 𐟓ˆ数据分析思路（长期） 𐟓–书本：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》数据分析的基本步骤为：提出问题->理解数据->数据清洗->构建模型->数据分析->数据可视化。 ⚠️总的来说，数据分析重在实践，能实实在在跑出数据，能分析才是落到实处。光学理论工具意义不大，反而会陷入形而上学的无用循环❗️。

暑假学数据分析？超实用攻略！不知不觉间，2023年已经过去了一半。还在为找工作迷茫的小伙伴们，不妨看看数据分析吧！这个领域相比其他行业，条条框框少，上手也相对容易。而且，现在很多行业都离不开数据分析，掌握这项技能简直就是给自己加了个大buff，学到就是赚到！如果你打算从暑假开始学数据分析，那么无论你是开学还是上班，都能甩你的同学或同事一大截！具体该怎么学呢？学长给你整理了一些实用的方法，赶紧收藏吧！统计学（1-2周）𐟓Š 书本：《极简统计学》《深入浅出统计学》视频：小破站的可汗统计学统计学主要是描述性统计和一些图表。推荐一个方法：用Python编程语言把统计学重新写一遍。这样不仅能加深理解，还能学到编程技能。 Excel（1-2周，重点）𐟓ˆ 视频：王佩丰Excel基础、刘伟Excel基础大全书本：《我最想要的Excel数据分析书》 Excel是现有数据分析工具中应用最广的。掌握Excel的基础操作是数据分析的必备技能。 SQL（1-2周，重点）𐟓‘ 书本：《SQL必知必会》练习：SQL50题 SQL是数据分析师的必备能力。先掌握查询语句，基本的数据查询就搞定了。 BI可视化工具（2-3周）𐟎芨熩⑯𜚔ableau教程练习：跟着Tableau教程练习除了Excel，你还需要掌握一个数据可视化工具。Tableau是个不错的选择，跟着教程练习一下。 Python/R语言（补充）𐟒𛊤𙦦œ쯼š《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《R语言实战》这两个语言是面试的加分项，建议尽量学一下。尤其是R语言，掌握它会对你很有帮助。机器学习（补充）𐟤– 书本：吴恩达机器学习教程 Python：sklearn模块可以先学一些基础的算法，比如线性回归、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM、协同过滤、随机森林等。数据分析思路（长期）𐟧 书本：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》数据分析的基本步骤为：提出问题->理解数据->数据清洗->构建模型->数据分析->数据可视化。掌握这些步骤，你的数据分析能力会大大提升。总的来说，数据分析还是重在实践。能实实在在跑出数据，能分析才是落到实处。光学理论工具意义不大，反而会陷入形而上学的无用循环。好了，方法告诉你了，赶紧行动起来吧！暑假直接打败99%的同龄人！

医学数据分析秘籍对于医学研究来说，数据分析是科研过程中不可或缺的一环。从课题设计到论文发表，再到基金申请和SCI撰写，每一步都离不开数据的统计分析。𐟓Š 𐟔 首先，明确研究目的，根据目的选择合适的方法。 𐟓ˆ 接着，确定数据类型，进一步选择适合的方法。 𐟒𛠩€‰定方法后，利用统计软件进行具体分析。 𐟓Š 最后，输出统计结果并不意味着分析的结束。 𐟓š 今天为大家整理了一些常用的统计分析资料，包括SPSS、R语言和Stata等软件的使用方法和数据挖掘技巧。希望这些资料能帮助大家更好地进行数据分析。 SPSS统计分析软件视频教程 SPSS入门介绍数据录入与整理描述性统计分析统计图表分析假设检验与t检验非参数检验与卡方检验相关分析与回归案例方差分析时间序列分析分类算法聚类算法降维方法研究 R语言资料大全文本挖掘统计建模与R软件 R语言编程艺术 R进行计量分析 R案例集合多本R语言相关书籍文本数据&程序代码 R进行计量分析的书推荐的12本R书 R原程序 R的统计分析与作图 R语言函数参考文档 R语言基础包函数帮助文档（中英文对照） R语言可视化 R语言时间序列分析 R语言数据挖掘案例 RinAction-Data analysis and graphics with R R语言环境下的文本挖掘 Stata资料大全（待补充） Stata入门介绍数据录入与整理描述性统计分析统计图表分析假设检验与t检验非参数检验与卡方检验相关分析与回归案例方差分析时间序列分析分类算法聚类算法降维方法研究

如何高效学习数据分析？详细路线图来了！最近我终于下定决心，硬着头皮开始学习数据分析。其实，我之前也尝试过自己摸索，还报过一些培训班，经过一番折腾，终于有了一些心得。今天，我就来分享一下我的学习路线图，希望能帮到那些正在入门或者还在观望的小伙伴们！为什么要提前规划？𐟓š 首先，我要提醒那些打算自学数据分析的朋友们，千万不要盲目自学。虽然听起来很酷，但浪费时间可不是闹着玩的。提前规划好学习路线图，能让你事半功倍。相信我，这条路上的坑我已经帮你踩过了！统计学基础（1周）𐟓Š 统计学是数据分析的基础，所以一定要从这里开始。我推荐大家去看看小破站上可汗的统计学视频，同时也可以看看《极简统计学》和《深入浅出统计学》这两本书。特别是描述性统计和各类图表，这些都是你以后分析数据的基础。 Excel技能（1-2周）𐟓ˆ Excel绝对是数据分析师必备的工具之一。作为一个过来人，我强烈推荐刘伟的Excel基础大全视频，还有《我最想要的Excel数据分析书》。Excel能帮你快速处理数据，掌握好这些技能，你的工作效率会大大提升。 SQL语言（1-2周）𐟒𛊊SQL语言也是数据分析师的必备技能之一。虽然相对简单，但掌握查询语句能让你在数据处理上更加得心应手。我推荐《SQL 必知必会》这本书，还有SQL50题练习。相信我，学会SQL会让你的数据分析之路更加顺畅。 BI可视化工具（1周）𐟓Š 除了Excel，BI可视化工具也是数据分析的重要工具。我推荐大家去看看Tableau的教程。主流工具选一个学就行，毕竟可视化只是辅助手段，关键还是要看数据本身。数据分析思路（长期）𐟧 数据分析的核心还是在于实践。光学理论没用，关键是要能跑出数据、分析出结果。我推荐几本书：《深入浅出数据分析》、《精益数据分析》和《数据科学实战》。基本思路是这样的：提出问题 -> 理解数据 -> 数据清洗 -> 构建模型 -> 数据分析 -> 数据可视化。 Python/R语言（补充）𐟐 如果你对编程感兴趣，可以顺便学学Python或者R语言。虽然不是必须的，但掌握这些语言会让你的数据分析更加灵活和高效。我推荐《利用Python进行数据分析》和《R语言实战》这两本书。总结以上就是我总结的学习数据分析的路线图。希望对你们有帮助！如果有其他好的建议或者补充，欢迎大家在评论区分享哦~ ❤

数据分析入门指南：从零到高手初入职场的数据分析师，大部分时间都在忙着取数和报表。每天60%-70%的时间都被各种取数需求和报表需求占据。剩下的时间，20%用来开会沟通，加深对业务的理解，另外20%则用来写报告。其实，数据分析并没有想象中那么高深莫测。对于转行的小伙伴来说，学起来也非常友好： 𐟔𛠧𛟨�𜈱-2周）书籍：《极简统计学》视频：小破站可汗统计学主要内容：描述性统计和各种图表。 𐟔𛠅xcel（1-2周，重点）视频：王佩丰Excel基础、刘伟Excel基础大全书籍：《我最想要的Excel数据分析书》在各种数据分析工具中，Excel是最广泛应用的，是数据分析师的必备工具。 𐟔𛠓QL（1-2周，重点）书籍：《SQL必知必会》或《MySQL必知必会》网站：菜鸟教程SQL、w3cschool SQL语言是数据分析师的必备技能，首先要学会查询语句。 𐟔𛠥﨧†化工具（2-3周）推荐学习BI，它是一种简单明了的数据分析工具，特点是零代码可视化和丰富的可视化图表。国内外的可视化工具非常实用，如FineBI、Echart、Tableau等。 𐟔𛠐ython/R语言（补充）书籍：《利用Python进行数据分析》、《ThinkPython》、《简明Python教程》/《R语言实战》这是面试中的加分项，建议尽量学习，或者在找到工作后再学也是个不错的选择。学习R语言也是一个很好的补充。 𐟔𛠦•𐦍†析思路（长期）书籍：《深入浅出数据分析》《麦肯锡思维》数据分析的基本步骤包括提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析和数据可视化。 𐟔𛠩ṧ›ž战（需求） Kaggle：强烈推荐！Kaggle不仅有许多比赛，更重要的是有许多选手分享他们的思路和代码。阿里天池：国内最有声望的数据比赛平台，在那里获得不错的名次，将会是你的强力背书。 DataFountain：另一个数据比赛平台，相对难度较低，可能更适合国内初学者。总的来说，数据分析最重要的是实践。只有实际应用、分析数据，理论和工具才能真正发挥作用。所以，努力跑数据，努力分析，这才是最有价值的！

2024数据分析，从零实战！数据分析是一个不断学习和实践的过程，2024年依然不晚。以下是一些关键的学习步骤，帮助你从零开始掌握数据分析的精髓。 𐟓Š 统计学基础（约一周，时间自由安排）观看视频：小破站可汗统计学阅读书籍：《极简统计学》《深入浅出统计学》统计学的基础包括描述性统计和各类图表，深入学习需要了解线性回归、贝叶斯和假设检验等。逐步学习，你会逐渐掌握。 𐟒𛠅xcel技能（1到2周，重点）观看视频：刘伟 Excel 基础大全阅读书籍：《我最想要的Excel数据分析书》 Excel是数据分析师必备的工具，掌握熟练可以快速处理数据。 𐟓š SQL语言（1到2周，重点学习）阅读书籍：《SQL 必知必会》练习：SQL50题 SQL语言是每一个数据分析师必备的能力，相对简单，先掌握查询语句。 𐟎蠂I可视化工具（1周时间）观看视频：Tableau教程除了Excel，BI可视化工具也是数据分析的重要技能，选择一个主流工具学习即可。 𐟒ᠦ•𐦍†析思路（持之以恒，长期）数据分析重在实践，能实实在在跑出数据，分析才有意义。光学理论工具意义不大，反而会陷入形而上学的无用循环。以上学习路线适合有自学能力的朋友们。如果你觉得自己自制力不行或者找不到项目，建议系统学习，有老师带着会更好，进步速度和学习周期都会提升，最后还有就业服务帮你找工作。

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