眾所周知，數據分析是計算機科學與數學相結合的產物，建立于20世紀初期，但直到計算機問世，才進行實際操作并促進了數據分析的推廣。數據分析是指使用適當的統計分析方法來分析大量收集的數據，以對其進行匯總，理解和消化，以最大程度地發揮數據功能并發揮數據的作用。數據分析是詳細研究和概括數據的過程，以提取有用的信息并得出結論。那么新手學數據分析要學多久？數據分析要學什么？其實學習周期要看個人的學習情況，而且還有很多因素影響，導致每個學習周期也不同。

　　數據分析要學多久？

每個人的學習能力和基礎都不同，所以數據分析的學習周期也不同。而且也要結合自身的發展方向來選擇學習的內容，因此學習時間會有很大的差別。一般來講，零基礎的學習者進行系統的培訓，最快也要將近三個月。這里給大家推薦一下中培偉業的數據分析課程，該專注于培養數據分析師的數據處理能力、數據分析能力和數據挖掘能力，課程內容從數據庫管理、統計理論方法、數據分析主流軟件的應用到數據挖掘算法等，對一整套數據分析流程技術進行系統講解，學完之后，學習者可以直接達到中級數據分析師的水平。

　　數據分析要學什么？

　　1.統計學

統計學是數據分析的基礎，是必須零基礎初學者必須掌握的重要內容。學習最基本的統計學知識可以解決日常大部分的分析需求，所以強烈推薦零基礎學習者先從統計學開始入手。統計學設計概率、分布、抽樣、線性回歸、時間序列、統計推斷等內容。

　　2.SQL

SQL是零基礎學習數據分析的核心內容之一，當你要分析的數據超過百萬級別的時候，這時候需要數據庫來解決，而從數據庫中獲取數據要依靠SQL語言。可以把MySQL作為學習對象，簡單了解一些數據庫范式設計等基本的數據庫原理，重點學習SQL語言。可以自己安裝一個MySQL數據庫實踐操作練習。

　　3.Excel

說起Excel可能會有人覺得這個很簡單，但是Excel確實是一個功能強大的利器。作為數據分析師的核心工具，具體學習內容有Excel函數技巧（查找函數、統計函數、邏輯函數）、Excel快速處理技巧（格式調整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數據氣泡地圖）。

　　4.數據挖掘、機器學習

這部分可以選擇性學習。因為統計分析基本可以解決日常數據分析工作的70%-80%的需求，而且數據挖掘和機器學習的難度較大，門檻略高。這部分主要是了解數據挖掘和機器學習的基本概念和理論。比如：分類、聚類、回歸、決策樹、貝葉斯定理等。

　　5.Python

因為Python有很多的第三方強大的庫，因此Python是數據分析的利器，也是數據分析必學的編程語言。比如Numpy、Pandas、Matplotlib與python作圖、Sklearn與機器學習基礎等等。雖然Python是數據分析的重要工具，但是不同的職業發展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。

　　6.產品運營知識

可能有些人都聽過產品運營這一崗位，對于想往管理路線發展的數據分析師來講，產品運營是必須要要學習的知識。其實產品運營知識也不復雜，就是根據自身業務需求將指標拆解到最細，然后運用同比和環比兩種數據分析方式。

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