用户2958975710557
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。
数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的。
数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起。
通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的。对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。
机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集。机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题。学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。
通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择。一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
IT人刘俊明
发贵u几v好保护uuvuv好几集好hi就”v花擦
