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基础差小白怎样入门数据分析？对于新手来说，想学习数据分析，首先要了解需要学习哪些知识点，学习内容包括但不限于数学与统计基础、 分析工具、SQL数据库语言、 编程语言和机器学习算法入门。同时新手小白对数据分析的岗位，也必须有一定的的认识，这样才知道自己努力的方向。

一、必备知识基础。

数据分析作为一门交叉，需要掌握多方面的知识。基础差小白想要自学的难度会比较高，建议大家报培训班学习。大家在选择培训机构的时候，可以看看课程内容有没有包括以下的这些知识点。

（1）数学与统计基础：

数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计学的知识，需要有微积分、线性代数、概率论与数理统计等相关的知识储备才行。

（2）分析工具：

掌握基础的数据分析工具Excel与统计分析工具SPSS的用法。

（3）SQL数据库语言：

数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。

（4）编程语言：

数据分析的进阶需要会使用一门或多门编程语言，如Python和R，这将会使你的数据分析变得更加。

（5）机器学习算法入门：

如果需要的话可以学习常用的分类、回归、聚类和降维等的常用算法以及它们的优缺点和使用场景，这将是你转行进入公司的加分项哦。

二、 岗位工作职责。

在学习数据分析的知识方面也不能落下对各个数据岗位的了解，接下来介绍数据分析行业中岗位，大致分为四个方向：数据分析、数据挖掘、数据开发、数据产品。

（1）数据分析师

从事数据采集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司的决策层提供数据支持。偏向于业务。

（2）数据挖掘工程师/算法工程师

利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规律，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求偏高。

（3）数据开发工程师

设计、搭建并维护基础设施，以提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏代码开发，需要在代码能力上弥补，但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。

（4）数据产品经理

主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地，以及后期的产品改进和优化等。

以上就是基础差小白入门数据分析要学习和了解的内容。当然，还有学习的态度也很重要，不论是入门学习多久，还是已经有了工作经验，都需要保持一颗始终积极学习的心态才能不断进步。