有哪位前辈知道学习分析数据该从哪方面入手呢？
作为一名IT从业者和计算机专业教育工作者，我来回答一下这个问题。
随着大数据逐渐开始在行业落地，未来大量职场人需要掌握一些大数据知识，而数据分析作为数据价值的重要手段，也成为更多职场人需要掌握的重要技能之一。
分析数据常用的方法有两种，一种是统计学，一种是机器学习。初学者可以根据自己的知识基础选择不同的学习切入点。但无论选择学习哪种数据分析方法，都需要具备三个基础知识，即数学、统计学和计算机。
对于基础薄弱的初学者，可以从基础的数据分析工具开始学习。目前流行的数据分析方法可以简单分为两类。一种是基础数据分析工具，比如Excel，这是一种常用的数据分析工具。对于很多传统行业的人来说，掌握Excel可以应付大部分数据分析任务，另一个是相对专业的BI工具。
对于有一定数学和计算机基础的初学者，可以分三个阶段学习数据分析知识。第一步是学习数据库知识，可以从关系数据库开始，重点是学习Sql语言；第二步是学习编程语言，比如Python。第三步，学习机器学习知识，难度较大，需要一个系统的学习过程。
最后，学习数据分析一定要结合具体的应用场景，这样才能积累更多的实践经验。所以在数据分析的过程中，也需要掌握一定的行业知识，这需要一个积累的过程。
本人从事互联网行业多年，目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章，有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
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数据分析主要包括六个方面，
(1)Exc
数据分析都包括什么？
1.分析可视化(可以是可视化分析)
无论对于数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是对数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让受众听到结果。
2.数据挖掘算法(数据挖掘算法)
可视化是给人的，数据挖掘是给机器的。聚类、分割、离群点分析等算法让我们可以深入挖掘数据，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据速度。
3.预测分析能力(预测分析能力)
数据挖掘可以让分析师更好地理解数据，而预测分析可以让分析师根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4.语义引擎(语义引擎)
我们知道非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要被设计成能够智能地从"文件和文件。
5.数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可以确保预定义的高质量分析结果。