医学数据分析师自学入门

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(#｀′)凸如何自学成为数据分析师

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数据分析师的基本工作流程：

1.定义问题

确定您需要的问题和您想要得出的结论。 有很多选择需要考虑，您需要根据您的业务做出决定。 常见的包括变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2.数据采集​​

获取数据的方法有多种。

第一种是直接从公司数据库检索数据。 您将需要SQL技能来完成此任务。 数据库管理任务，例如数据提取。

二是获取政府、企业、统计部门等组织提供的公共数据。

第三种是通过Python编写网络爬虫。

3.数据预处理

清理不完整、重复和其他异常数据。

4.数据分析与建模

这部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解各种统计方法的适用场景和适合的问题。

5.数据可视化与分析报告撰写

通过可视化找出最直观地展示数据的可视化工具。

开始数据分析需要掌握的技能包括：

1.SQL（数据库）：

如何从数据库获取数据？如何获取我想要的具体数据？这些问题是首先要考虑的，而且由于都是通过SQL来解决的，所以SQL是数据分析最基础的技术。

2.Excel

分析师主要分析数据，但数据必须放入文件中，即Excel。

学习常见的Excel公式、了解如何创建数据透视表、根据数据绘制什么类型的图表等等。

3.Python或R基础知识：

这是必备项目和奖励项目。 在数据挖掘方向，语言更加重要。 比工具更灵活、更实用。

4.学习可视化工具

如果你想更上一层楼，上面最多只有20%，剩下的80%就是业务素养。 。 能够根据数据需求解构目标并学习更多新技能。

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(#｀′)凸如何自学成为数据分析师

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很多人觉得，如果文科背景或者不熟悉数学和物理，他们很难开始数据分析。 其实学习数据分析和学习做程序员没有什么区别。 它并不特别要求我们精通编程，我们只需要理解并习惯即可。 逻辑思维能力、个人兴趣、决心和毅力是创造一个人学业成功的关键和最重要的因素。

小编认为最重要的一点是我们要了解企业需要数据分析师的基本技能。 只有这样，我们才能成为目标。 我大致总结如下：

（1）SQL数据库基本操作，基本数据管理

（2）使用Excel/SQL分析和展示基本数据

(3)能够使用脚本语言分析数据，Python或者R

(4)能够获取外部数据，比如爬虫

(5)能够会做基本的数据可视化，会写数据报告

（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等

那么具体怎么安排就看每个人的空闲时间了。 一般来说，先学习基础知识，然后学习理论，最后学习工具。 基本上，每种语言都应该按照这个顺序学习。

1.学习数据分析的基础知识，包括概率论和数理统计。 基础知识还是要掌握的，如果基础不扎实，建筑知识很容易崩塌。

2.有关您的目标行业的相关理论知识。 比如金融，你需要学习很多不同的知识，股票、银行、金融等等，不然来到公司你就会一头雾水。

3.学习数据分析工具，并将软件与案例的实际应用相结合。 流行的数据分析软件包括（从易到难）：Excel、SPSS、Stata、R、Python、SAS等。 。

4.了解如何操作这些软件，然后使用软件逐步处理和分析数据，从数据清洗开始，最后导出结果，检查和解释数据。