如何学习数据统计
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发布时间：2022-04-24 04:59
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时间：2023-10-30 07:41
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等；
（2）数学：线性代数、微积分等；
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助；
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的；
（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助完成工作。
这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何想在数据分析方面有长远的发展，希望能在基础知识上长期坚持的学习下去。
2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，大致罗列以下几类：
（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。
（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助整理分析思路。
在此需要说明的一点是：软件只是帮助完成任务的工具。并不是只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。
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时间：2023-10-30 07:41
第一步应对目前的工作.按时间要求收集这些数据,保持数据及时有效性这一点非常重要;然后将这些数据分类.与指标或标数相近的数据,或是数值基本相同的数据暂时不要看它,先关注数值突出的数据(如最大值或最小值),找相关部门确认这些数值产生的原因,收集起来列成条款,向领导汇报;
第二步建议向质量质量部门的专业人事学习一下新老七种工具.这是日本丰田企业总结质量管理的工具.目前为止应是对复杂统计学的一种最好的简化理解和应用.很简单的.
第三步就是要系统地学习一下统计学,以及一些统计性的软件.如本身的业务没有那么复杂,EXCELL功能完全能应付非专业性的统计业务.追问可以具体说下第二步么，谢了
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时间：2023-10-30 07:42
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时间：2023-11-21 08:39
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等；
（2）数学：线性代数、微积分等；
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助；
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的；
（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助完成工作。
这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何想在数据分析方面有长远的发展，希望能在基础知识上长期坚持的学习下去。
2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，大致罗列以下几类：
（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。
（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助整理分析思路。
在此需要说明的一点是：软件只是帮助完成任务的工具。并不是只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。
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时间：2023-11-21 08:39
第一步应对目前的工作.按时间要求收集这些数据,保持数据及时有效性这一点非常重要;然后将这些数据分类.与指标或标数相近的数据,或是数值基本相同的数据暂时不要看它,先关注数值突出的数据(如最大值或最小值),找相关部门确认这些数值产生的原因,收集起来列成条款,向领导汇报;
第二步建议向质量质量部门的专业人事学习一下新老七种工具.这是日本丰田企业总结质量管理的工具.目前为止应是对复杂统计学的一种最好的简化理解和应用.很简单的.
第三步就是要系统地学习一下统计学,以及一些统计性的软件.如本身的业务没有那么复杂,EXCELL功能完全能应付非专业性的统计业务.追问可以具体说下第二步么，谢了
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时间：2023-11-21 08:40
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时间：2023-11-21 08:39
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等；
（2）数学：线性代数、微积分等；
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助；
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的；
（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助完成工作。
这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何想在数据分析方面有长远的发展，希望能在基础知识上长期坚持的学习下去。
2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，大致罗列以下几类：
（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。
（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助整理分析思路。
在此需要说明的一点是：软件只是帮助完成任务的工具。并不是只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。
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时间：2023-11-21 08:39
第一步应对目前的工作.按时间要求收集这些数据,保持数据及时有效性这一点非常重要;然后将这些数据分类.与指标或标数相近的数据,或是数值基本相同的数据暂时不要看它,先关注数值突出的数据(如最大值或最小值),找相关部门确认这些数值产生的原因,收集起来列成条款,向领导汇报;
第二步建议向质量质量部门的专业人事学习一下新老七种工具.这是日本丰田企业总结质量管理的工具.目前为止应是对复杂统计学的一种最好的简化理解和应用.很简单的.
第三步就是要系统地学习一下统计学,以及一些统计性的软件.如本身的业务没有那么复杂,EXCELL功能完全能应付非专业性的统计业务.追问可以具体说下第二步么，谢了
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时间：2023-11-21 08:40
