目前市場對大數據相關人才的需求與日俱增，崗位的增多，也導致了大數據相關人才出現了供不應求的狀況，從而引發了一波關於大數據學習的浪潮。那麼什麼是數據分析？為什麼要學習數據分析呢？
數據分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。
一個分析項目，你的數據對象是誰？商業目的是什麼？要解決什麼業務問題？數據分析師對這些都要了然於心。基於商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的項目對數據的要求，使用的分析手段也是不一樣的。
1.數據分析師是什麼？為什麼要做數據分析師？
數據分析師是指的是不同行業中，專門從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
近些年，隨著互聯網行業發展日趨迅猛，互聯網公司的對數據分析師崗位的需求越來越多，這不是偶然。
在過去的十年裡，中國互聯網行業靠著人口紅利和流量紅利急劇生長；而隨著流量獲取成本的不斷提高、運營效率的不斷下降，這種粗放式經營模式已經不再可行。互聯網企業迫切需要通過數據分析來實現精細化運營，降低成本、提高效率。
2.如何學習數據分析？
任何一門技術或學科都有其內部規律，需要有計劃，有先後，循序漸進來學。
一個初級數據分析師需要掌握的技能有：
- 統計學基礎
- Python語言
- 網頁分析
- 數據庫技術
- 常用模型理論
數據分析入門並不難，難的是之後的積累才是重點，如何在實際工作、項目中真正發揮數據分析的作用，產生價值。
3.數據分析師需具備的核心能力
數據分析師要具備六種核心能力：1.基礎科學的能力；2.使用分析工具的能力；3.掌握編程語言的能力；4.邏輯思維的能力；5.數據可視化的能力；6.模型評估的能力；
1.基礎科學的能力
可以說，在數據決策的時代，數據分析幾乎滲透到企業的每個業務環節中。
掌握統計學，我們才能知道每一種數據分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用，開始我們並不一定要把每個算法都弄懂。
2.使用分析工具的能力
任何數據分析師從事業務方向的工作都必須會統計學，統計學的學習最好輔助SPSS或其他SAS來學，做到數據分析基本功紮實，兼顧實戰性。
任何數據分析師從事技術方向的工作都必會SQL，不單是數據分析師，每一個運營、產品經理、尤其是互聯網行業，一定要會SQL，基本知名互聯網公司的產品經理都能寫SQL。
學習中，要掌握SQL的基礎語法、中級語法和常用函數，結合關係數據庫系統來學習SQL語句。
3.掌握編程語言的能力
Python主要掌握基礎語法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，學會用python編寫網絡爬蟲爬取數據等等。
4.邏輯思維的能力
邏輯思維對於數據分析來說特別重要。反映商業數據裡，大家可以理解為去搭建商業框架或者說是故事線，有邏輯的推進，結果才會另人信服。
5.數據可視化的能力
有了Python的基礎，我們就可以學習數據可視化了。運營和產品都需要學習可視化，可視化說白了，就是畫圖，但做為數據分析師來說，我們不能用EXCEL 來實現可視化，因為它的侷限性太大了。這裡也不建議花太多時間學習給非專業人士展示的Tableau，有1個小時學會Tableau足夠。
Python中可視化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly;
6.模型評估的能力
Model建模，知道模型建好後應該怎樣去評估，掌握怎樣用一些定量的指標，數據、數值來衡量模型建好後到底有多準確，或者說到底有多錯誤。模型評估的指標或計算方式選擇正確與否，能夠直接影響到整個項目獲模型是否有效。
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