大数据分析师权威教程

Ⅰ 数据分析有哪些相关的培训课程

据分析师的课程包括两个层面的内容，只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用，你就可以成为一名顶级的大数据分析师。
一、课程层面
第一级别：数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

第二级别：在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。

二、数据分析师的知识结构

Ⅱ 大数据学习：提取大数据7 个关键步骤是什么

【导读】在大数据分析师日常工作中，提取数据是非常平常的一件工作，不过不同人有着不一样的结果，如果分析与企业所需有所偏颇，那么数据分析师很难在大数据项目上取得成功，今天我们就来进行大数据学习，提取大数据7
个关键步骤是什么?教你提取出大数据黄金，为此小编有以下几点建议，一起来看看吧!

1.从传统的关系数据库数据开始

这是存储在SQL或其他关系数据库中的列和行中的数据，用户可以轻松查询，如果您正在销售中，则可以开始查看不同的产品，查看在哪里和向谁销售了多少产品，退回了多少产品，库存水平等等，仅凭此数据，就可以在销售，库存水平，客户位置，服务记录等之间建立许多关系，由于与销售有关的数据太多，因此对于企业用户来说，销售是一个容易的领域，在这个区域中添加大数据非常容易，可以提高查询的深度，因此您可以真正找到想要的难以捉摸的黄金。

2.将大数据添加到您现有的关系数据库查询中

一旦公司了解了关系数据库的销售数据，肯定会出现新的问题，一家公司可能会在没有任何解释的时间内看到销售激增，这些销售高峰是反常的，因此该公司决定在其关系数据中添加一些大数据，以弄清正在发生的事情，它做出的大数据选择之一就是引入天气信息，这可能会传入作为XML数据流，该公司发现，在天气多云的日子里，销售往往会激增，这可能会促使人们进行购物等活动。”

3.逐步向查询中添加更多大数据

通过将大数据添加到传统的销售查询数据中，该公司现在已进入大数据领域，从这里开始，可以轻松添加更多类型的大数据，进行销售报告的合理的下一步可能是添加客户和其他人对您的产品的评论，一旦开始对销售提出疑问，并意识到某些类型的数据如何能够帮助您更好地理解业务，就很容易添加到大数据源中。

4.逐步培训您的员工

许多公司缺乏数据科学家和大数据分析师所需的技能，这就是从关系数据库数据开始然后逐步扩展到添加不同类型的大数据的方法如此吸引人的方法，您可以逐步增加员工对大数据的了解，那里有工具和顾问可以根据需要为您提供帮助，但是当您的员工从他们已经非常了解的关系数据库基础开始时，开始使用大数据就不是很大的飞跃了，他们追加并在这个基础上扩大。

5.考虑数据的混合报告环境

一旦开始将大数据添加到关系数据库查询中，就需要为该数据定义另一个数据存储库，非结构化大数据不能驻留在关系数据库中，您需要做的是定义一个大数据数据库，将传统数据和大数据的组合移到该大数据数据库中，好消息是您不必为此花费新的资金来购买新的服务器和存储，有许多云供应商可以为您托管Hadoop或其他大数据数据库中的数据，他们也可以管理这些数据，对于仍在努力从大数据中获取业务意义的公司而言，最好的消息是，他们可以逐步地通过从传统数据库启动业务和IT员工，将其业务和IT员工转移到生产性大数据项目中。和每个人都已经熟悉的报告基础。

这可以减轻业务用户和IT员工的焦虑，因为他们可以从他们所了解的内容入手。当您进入更具雄心的大数据项目时，它还降低了失败的风险。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据学习：提取大数据7
个关键步骤是什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅲ 大数据分析师 应该要学什么知识

大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。

1、统计概率理论基础

这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

2、软件操作结合分析模型进行实际运用

关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

3、数据挖掘或者数据分析方向性选择

其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

4、数据分析业务应用

这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。

(3)大数据分析师权威教程扩展阅读

分析工作内容

1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。

2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。

Ⅳ 目前hadoop大数据的视频教程谁讲的比较好

在学习大数据，教材比较容易找hadoop权威指南就可以，大家一件比较统一。但是视频教程比较多，也没看到有公认比较突出的。所以我决定一点点看并把感想分享在这里。
1，马士兵老师的Hadoop教程以及相关大数据教程
我刚看完，实在斗鱼直播上进行的，所以含有大量冗余。但是作为入门教程是十分合适的。首先因为马士兵老师是个明白人，说话都准确干练，入门的思路也很简单。
看完这个教程可以搭建一个集群环境，并且进行文件上传管理，一个maprece的例子。学完应该对HDFS,MapRece,Yarn三个主要模块有个比较清晰的认识。
2，尚学堂肖斌的hadoop100课，正在看
目前感觉比较啰嗦，也不是没用，只是不太适合我。重点不够精炼，看完之后在做评价。

Ⅳ 备考CDA数据分析师2级认证需要准备什么教材

教材方面还是以官方的推荐为主吧，我在CDA数据分析的官网查到大概有4本是必读的，1. 经管之家. CDA 数据分析师备考手册（电子版）. 2019. (必读)。2. 数据挖掘：概念与技术（原书第 3 版）[M]. 范明， 孟小峰 译, 机械工业出版社，2012. (必读)。3. 数据挖掘导论（原书第 2 版）[M]. 段磊，张 天庆译, 机械工业出版社，2019. (必读)。4. 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社，2016. (必读)。还有不少是选读的，有时间跟精力建议一起准备，多了解一些总没错的。

Ⅵ 如何自学成为数据分析师

数据分析师的基本工作流程：

1.定义问题

确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2.数据获取

数据获取的方式有很多种：

一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3.数据预处理

对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4.数据分析与建模

这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5.数据可视化和分析报告撰写

学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。

数据分析入门需要掌握的技能有：

1. SQL（数据库）：

怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2. excel

分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。

熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。

3.Python或者R的基础：

必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4.学习一个可视化工具

如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。

Ⅶ 自学备考CDA数据分析师，需要准备哪些教材

如果只想单独考证,根据官网公布考试大纲有针对性复习,复习一段时间了做下模拟试题,自己学习肯定要付出更多精力和时间.
例如2级建模方向,官网推荐几本书籍,参考如下:
1.《数据挖掘导论》，蓝色的中文翻译版，书很厚，但是里面的内容挺有用的，大纲解析里没讲明白的地方大多都能在里面找到答案；
2.《机器学习》（西瓜书），阅读难度比《数据挖掘导论》高了一个等级，我是挑着看的；
3.《利用Python进行数据分析》，里面主要教你pandas、numpy等一些基础操作，如果已经会用的则可以略过；
4.《Python机器学习基础教程》，教你怎么用sklearn，你也可以看《机器学习实战》，不过后者我没看过，听说是用python2.7写的；

Ⅷ 想成为数据分析师学习流程是怎样的

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》

很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。

第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》

一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！

第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》

职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。

第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》

挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。

第5本《深入浅出数据分析》

深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

第6本《MySQL必知必会》

如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

第7本《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。

第8本《网站分析实战》

互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！

第9本《深入浅出Python》

还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！

第10本《Python学习手册》

对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。

第11本《利用Python进行数据分析》

这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。

第12本《R语言实战》

R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。

第13本《统计学：从数据到结论》

这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。

第14本《深入浅出SQL》

带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。

第15本《数据挖掘导论》

这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～

第16本《算法导论中文版》

本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。

上面的书籍都是PDF版

视频教材的有：

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频

Mysql从入门到精通全套视频教程

8天深入理解python教程

大数据Hadoop视频教程，从入门到精通

Python就业班

Python标准库（中文版）

数学建模0基础从入门到精通，全套资源

0基础Python实战-四周实现爬虫系统

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炜心:xccx158

Ⅸ 数据分析师怎么入门

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分
析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法
有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。