python多维列表 学数据分析怎么样呢？

学数据分析怎么样呢？

零基础数据分析

针对这个问题，我将其分为三个方面：行业前景、必备技能和求职。

首先，就行业而言，数据分析岗是工作中的核心竞争力之一。互联网下半年，各大企业正在进行数字化转型，对数字化分析人才的需求也在不断增长。数字分析岗位月薪一般在1万以上，一线城市在2万-4万左右，前景不可估量。

其次，对于必要的技能，一般需要掌握excel、SPSS、主流SQL语言，能够使用Python和R语言进行数据挖掘。一些企业会优先掌握hive、Hadoop和spark。因此，新手小白还有很多数据分析方面的知识要学。以excel为例，这是最简单的数据分析工具，但是它有一些函数和宏。起初小白并不常用。SPSS和python是小白首次试水数据分析的推荐软件。SPSS是最容易使用的软件。第一次接触数据时，需要了解数据的描述性统计、相关分析、t检验、方差分析、主成分分析、因子分析等内容，对数据有一个大致的掌握。Python也是一个易于学习的软件。一开始，您需要了解python的一些基本知识，如元素、变量、循环和函数，学习如何预处理数据，并能够进行数据分析和可视化处理。这涉及到一些深层次的内容。建议对小白进行系统研究。

最后，对于求职来说，学得越多越好。您需要掌握最基本的SPSS、SQL和python。有些企业可以选择Python和R语言中的一种。如果你渴望找到一份工作，你可以选择一份。对于求职来说，因为不是统计和数据方向的背景，可以先去二三线城市递交简历，因为一些大工厂可能需要一到三年的工作经验，所以有了项目经验，就能顺利找到工作。最后，祝你学业成功，事业有成

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还有一定的难度，但只要通过系统的学习过程，大多数人都能掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心不是编程语言，而是算法设计。无论是统计分析还是机器学习分析，算法设计都是数据分析的核心。因此，数据分析必须有一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学比较薄弱，也可以完成一些基础数据分析任务。例如，Bi工具可以完成大量的企业级数据分析任务。

使用Python语言实现数据分析是大数据领域的常用解决方案。利用Python实现基于机器学习的数据分析需要经过数据采集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用等多个步骤。通常需要掌握一些常用的机器学习算法，包括KNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，用Python来完成这些算法比较方便，因为Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等库都会提供强大的支持。让我们以Matplotlib中的一个简单示例为例：

因为Python语言的语法相对简单，所以学习Python的过程相对容易。难点在于算法的学习。如何在不同的场景下选择不同的算法是关键问题。此外，学习数据分析通常需要对行业知识有一定的了解。不同行业对数据分析维度的要求不同，这些知识需要在工作中积累。在工业互联网发展的背景下，行业知识显得尤为重要。

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