数据后期分析处理,数据后期分析处理方法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据后期分析处理的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据后期分析处理的解答，让我们一起看看吧。

1. 29岁转行做大数据分析师晚不晚？
2. 如何学习数据分析？
3. 有没有什么好的股票数据网站，千万别跟我说东方财富？

29岁转行做大数据分析师晚不晚？

29岁转行做大数据分析师为时不晚，但是我不建议大家盲目转行。

为什么这么说？29岁将近30岁正值人生的关键时期，如果工作正出于上升期或者比较稳定的状态，一般不会轻易转行，因为转行的风险比较大。当然如果你已经下定决心转行大数据分析师，那么一定要提前预判各种困难出现的可能性，同时制定详尽完备的学习提升***，为达成目标放手一搏。

身处大数据时代，之所以有越来越多的小伙伴准备转行做大数据分析师，正是看中了大数据分析师未来的发展前景。那么要想成功转型成为一名合格的大数据分析师，都要学习哪些知识呢？下面我就帮大家总结一下大数据分析师所需掌握的技能点：

1、统计学知识

这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。当然，做个一般的大数据分析师，不会涉及到很深的高等数学知识，但是要想成为一名优秀的大数据分析师，还是要在高数方面多下功夫。

2、分析思维的练习

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

3、数据库知识

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。

4、业务学习

其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。

5、开发工具及环境

比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具J***a、python等等语言工具。

其实做为一名大数据分析师是相当烧脑的。单纯的数据方面能力远远不能达到岗位需求，业务和统计知识的学习也是必不可少的。所以如果你已经认准大数据分析师这条路，就请坚定不移的走下去，并未为之不断奋斗，努力前行！

谢邀！

学习永远都不晚啊！而且现在职位火，工资给的高。以后一个月的工资就够你报班的学费了。

你才29岁，那谁扬州八怪之首五十多才开始学画画的人家名留千史了都

想要多了解可以给我留言

科技行业无所谓入门迟早问题，现代科技日新月异，想要跟上时代的步伐，必须不断的学习。老旧的技术有的时候非但不会成为资本，更有可能成为一种负担。所以乘着满腔热血，全身心投入进去，必然可以收获满满的成就感。祝你成功。

谢邀。如果你是29岁，你会觉得晚了。但是越往后一年，你会越觉得为什么29岁时不开始？

大数据分析师，需要的是数据库，编程语言，分析工具，数学理论，沟通表达，甚至是PPT能力。但其实这些都不是最重要的，它们只是***性的基本要求。最重要的是逻辑分析能力，敏锐的洞察力，抽象与分拆能力，行业与社会的见解力。这些最重要的东西是靠成熟的心智，丰富的经验堆积，量变到质变得来的。因此，29岁真的不晚，或许刚好是起步的年龄。

30岁时觉得20岁很年轻，40岁时觉得30岁很年轻，50岁时又觉得40岁很年轻……

可能有很多原因想让你在29岁转行，兴趣？赚更多钱？实现当初的梦想？无论何因，遵循内心，志存高远，脚踏实地，一切都可以重来。

谢谢大家。

谢谢邀请！

对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。

随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。

大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，Excel就是一个数据分析的利器。

随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。

对于基础比较好的人可以从事研发级分析，目前通过机器学习的方式来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等，机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。

目前***用Python进行机器学习实现是比较常见的选择，由于Python语言自身比较简单，而且Python语言有大量的库可以使用，所以***用Python做机器学习是非常方便的，在开发周期、代码量和代码调整等方面，Python与J***a相比都具备一定的优势。

人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

如何学习数据分析？

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。

了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。

学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。

学习数据分析可以遵循以下步骤：

1. 学习基础数学和统计学知识。数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识，包括概率、***设检验、回归分析等。
2. 学习数据分析工具。掌握一些数据分析工具，如Excel、Python、R等，可以帮助你更好地进行数据分析。
3. 学习数据可视化。学习数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，更加直观地展示数据分析结果。
4. 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例，可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
5. 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程，可以加速学习过程并且获得实践经验。
6. 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等，可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
7. 实践练习。通过实践练习，将学到的知识应用到实际项目中，进一步巩固和提高数据分析能力。

对于普通用户来说，以下是一些学习数据分析的建议：

1. 了解基础知识：首先，学习数据分析需要掌握一些基础知识，例如数据类型、数据结构、基本统计学概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通过在线课程、教科书或参考书籍来学习这些基础知识。
2. 学习统计学和数学知识：数据分析需要涉及到很多统计学和数学的概念，例如概率、***设检验、回归分析等等。因此，建议在学习数据分析前，先学习一些基础的统计学和数学知识。
3. 使用数据分析工具：了解如何使用数据分析工具是学习数据分析的关键。Excel 是一个常见的工具，而 Python 和 R 则是比较流行的编程语言。学习如何使用这些工具，并掌握一些基本的编程技能可以让您更快地进行数据分析。
4. 实践练习：理论学习和工具使用只是学习数据分析的第一步，更重要的是通过实践练习来掌握数据分析的技能。可以通过实际的数据分析项目来练习，例如使用 Excel 或 Python 对数据集进行分析。
5. 加入社群：加入数据分析社群可以与其他学习者交流经验，并学习其他人的技能。可以通过在线社群、网络论坛或参加数据分析培训班来了解更多相关知识。
6. 选择合适的 BI 工具：根据您的数据分析需求，选择合适的 BI 工具。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具进行数据分析可以大大简化您的工作流程，并提高您的数据分析效率。如果您需要学习使用 BI 工具，请考虑参加培训课程或在线教程。

学习数据分析需要一定的时间和精力， 通过坚持不懈地学习和实践， 可以掌握这一重要的技能，并且走向高薪数据分析，数据挖掘，数据开发等岗位。

很高兴回答您的问题。

作为一个数据分析师，结合工作我谈谈我自己的看法。

首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。

其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。

再次，学习各种软件。Excel是最最最基本的工具，各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧，个人认为SPSS更容易上手，当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握，很强大的工具，清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告，不管文字功底、概括能力、审美能力，都是有要求的。

最后，模型学习，这个没的说，要知道每个模型是用来干什么，比如决策树做画像是经常会用到的。

特别想说一点，数据分析不能只看数据，还要相对了解业务，脱离业务的数据分析什么都不是。

希望对您有帮助。

一、数据分析前世今生

近年来，越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位，无非可以分为技术类和非技术类，技术类要运用算法搭建模型，非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。

二、数据分析的未来

不要把自己单纯地定义为一名数据分析师，企业不乏做表的（初级数据分析师）、搞模型的（高级数据分析师），财务做报表更厉害，程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能，就和PPT、Excel一样，它是来***工作的，而不是工作的全部。

三、学习路线

技术：

Excel

SQL

有没有什么好的股票数据网站，千万别跟我说东方财富？

一，******公告栏

巨潮资讯，正统的股市公告的网站，没有***消息，但其他东西就少了。

全景网，以正统公告为主的网站，其他数据也是正式发布的。

和讯，投资/投机，都是比较全面的网站，但总体上有点板，所以要看你是否介意了。

类似的还有金融界，中金在线，三者选一即可，它们有点同质化。

门户网站的财经频道，或证券频道。比如，腾讯财经，新浪财经，网易财经，搜狐财经

同花顺，类似的东方财富的网站

雪球，股票投资，尤其是价值投资，但是有点迷信了。如果你立志做价投，这个网站不错，能让你沉迷其中。

亿牛网，乌龟量化，乐估乐股，用量化数据给股市把脉。

第一趋势，偏重牛熊投资

知乎话题-证券市场，谈论各种交易类型，交易思想，交易技法的天地

到此，以上就是小编对于数据后期分析处理的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据后期分析处理的3点解答对大家有用。