數字化，包括Digital、Digitalization、Digital-business-transformation三層含義，即數字式、數字化、數字業務轉型。隨著越來越多的生活與互聯網息息相關，出入公共場所需要健康碼，購買東西需要掃碼支付，獲得新聞資訊也離不開網絡的支撐，顯而易見，中國乃至世界的數字化普及程度會越來越高。隨著萬物互聯的不斷推進，數字化將滲透于生活的方方面面，中國也將迎來數字化經濟轉型的關鍵時期。作為當前新興產業，商業數據行業的魅力也隨之展現，人才缺口亦愈來愈大。

什么是商業數據分析？總體而言，商業數據分析，是商業、數據與運行的復合型行業。這個行業與“以消費者為中心的數字運營”相伴而來，業務顧問、品牌數據庫、戰略中心、品牌全球數據中心解決方案等平臺數據產品正在加速實施。隨著品牌和零售商越來越多地采用數字化，對商業數據分析師的需求也越來越迫切。

數據分析的過程，一般可以分為“數據采集——數據存儲和提取——數據預處理——數據建模和分析——數據可視化”等五個步驟，從而實現一個數據分析項目，達到企業決策。想入門數據分析可以先從以下方面著手：

1、數學預備知識：對于數據分析，重中之重便是統計學基礎，比如期望、方差、正態分布、等差等比數列等等。

2、Python：網上很多文章說，看這個沒用，直接數據分析就行，不會的直接用第三方爬蟲軟件就行，這種情況不太建議。當前是很快的就上手了，但后續分析掌握一些像元組、字典、函數等一些基本的思路還是很重要的。

3、Excel：這可以說是數據分析中較為基礎的工具，不需要太多，只要找到一本體系化的教材，便足以應付數據分析了。

4、Numpy：這是一個專門用于矩陣化運算、科學計算的開源Python庫，具有強大的ndarray多維數組結構，最大的好處是運算速度快。

5、Matplotlib：可以說是數據可視化的表達，可以先學習簡單的圖繪制，在后續學習pandas之類的再應用起來。

作為即將大三的學生黨，面對著找實習、工作的壓力，想在數據分析領域有所嘗試，所以我利用短暫的課余時間與暑期時間學習了商業數據分析課程，包括貪心AI、天善智能、云開見明教育科技，對其有了較為簡單的認識，下面簡單談談我的感受吧。

貪心科技AI

與其他兩家不同的是，貪心AI聯合騰訊課堂共同推出的《10周成為數據分析師》更為系統全面，從數據分析的初步感知直到對數據分析師的面試指導，不只是簡簡單單地把握知識、領會要點，更重要的是有針對性地就業實踐，真正做到從實際案例出發。

按照課程的時間安排，課程總學時長達十周，具體內容包括數據分析思維的養成、Excel與Python的數據處理、數據可視化、數據分析與人工智能的關系以及SQL與MySQL。課程完畢后，貪心AI還將頒發騰訊課堂認證的數據分析師證書。

課程主要以"理論+實踐"教學模式為基礎，將PPT與視頻講解相結合，從闡述每個基本知識點的基礎入手。在掌握之后，老師會在課程中一步步帶領你完成公司層面的實踐項目，以便正式掌握各個基本知識點的應用，為自己的職業道路打下良好的基礎。在課后答疑方面，貪心AI也做的比上兩家更好，除了擁有一對一的答疑助教團隊，老師課上也會對上節課的思考題進行講解。

與以下兩家跟著目錄播放不一樣的是，貪心AI的課程一般擁有兩種模式。一種是目錄模式，方便實時監控學習進度，使知識結構清晰。一種是記筆記的模式，梳理思路需要一定的時間，加深我們的印象。寫作時，眼睛在看，大腦在思考，在這樣慢的頻率下，更能仔細的琢磨出來，會加深對知識的理解，防止課上走神，還方便以后對知識進行梳理，構建思維導圖，有利于內容再次理解和整合。

如果說，天善智能是邁入數據分析的第一步，云開見明就是數據分析的加固石，而貪心AI更像是兩家課程的中和劑，將兩家課程很好地融合在一起。因為之前本人有參與過數學建模等比賽，對Python與Excel有過一定的了解，所以在學習過程中，更著重于項目實戰的應用。對于之前還未接觸Python的小伙伴，建議先在其他網站簡單學習Python，否則在學習過程中會有些吃力。

在學習過程中，葉鵬飛老師不僅講解的內容有深度，有助于數據分析的知識提升，而且照顧到基礎薄弱的學生，對每一個專業名詞都用生動化的語言解釋描述。在學習用戶信息數據可視化部分時，首先需要導入我們所需要的庫，面對著大量的數據，需要設置數據抽取的大小，分別處理每一行的數據。這樣，不僅可以查看每個項目的等級數，還可以顯示每個項目中每個等級的占比情況，并繪制餅圖或柱狀圖。比起繪制圖樣，如何獲得圖樣中所需要的數據才更為關鍵。關于這點，老師在其中的講解也更為詳細。過程中，老師還提到了脫敏數據的概念，比如年齡、家庭住址等隱私數據，這是我之前沒有所接觸到的。在課上老師只講解到具體概念的理解，但在課下我也閱讀了有關處理方法與查詢的文章，還詢問了課后的助教，學習到怎樣將其無效化與隨機化，善于思考、學會閱讀這也是學習數據分析的有效方法之一。

天善智能

打穩地基，才能建起高樓大廈；商業數據分析，亦是如此。只有在入門階段穩扎穩打，建立扎實有力的基礎，才能確保應用案例時十拿九穩。大部分剛開始商業數據分析的新手小伙伴，往往對于“如何準確入門、打好基礎”毫無頭緒。比起深入了解，這門課程更像是商業數據分析的入門指南，上手操作難度較低，更適合于新手小白，建立起數據分析的知識體系，幫助新人們從零邁入數據分析的大門。

這門課程包含七周的內容，涵蓋Excel、數據可視化、數據分析思維、數據庫、統計學、業務以及Python，偏于互聯網方面，不涉及數據挖掘等高級技巧，更注重業務思維的培養形成。正如秦路老師所寫”我更愿意大家以自驅動的方式應用，用學習到的內容去解決工作中遇到的問題。”七周對于數據分析師的學習時間是遠遠不夠的，學習知識的過程更需要應用的不斷鞏固鍛煉。

課程設計中，最大的特點就是課程間環環相扣，聯系緊密。在講現在的知識，也會對之前學過的知識回顧總結。以SQL為例，要建立一個數據庫，在掌握了不同的搜索功能后，秦路老師還會講解如何用BI連接數據庫，如何用Python讀取數據庫。為了實現數據環境，會使用更豐富的案例數據進行SQL實踐，以防新手小白不會應用。課程每周會布置一部分作業，用來鞏固。對我來說，Excel的部分著實不錯，也學到了處理問題不能僅僅以線性思維直來直去，而要多角度多方面思考，但Python的部分略顯單薄，實際案例較少，更需要課后下功夫。

云開見明教育科技

云開見明的Python數據師課程，主講老師是海歸金融工程碩士，教學Python語法和常用數據結構，運用數據分析相關庫，了解數據分析的相關流程和常用方法，幫助學生獨立完成數據分析相關工作。

這門課程總共有六章，包含八十四節內容，有Python簡單入門、Numpy詳解、Pandas詳解、Matplotlib數據可視化詳解、Python統計詳解五大模塊，在課程的最后，列有四大企業實戰項目案例：數據分析流程、電商零售數據分析、淘寶數據分析案例、互聯網金融案例。

其他兩家的每個課程節點之間聯系緊密，難免有跳過了這節，下節就不知所云了。云開見明不同，每個小節是相互獨立的，比如想看Numpy的各種運用，可以直接跳過前面章節，直接點擊對應章節。當然，基于系統性學習，我并不建議大家這樣做。教學相關的代碼，老師會在課堂上全部展示出來，可以跟著老師一起實操練習，代碼中重點也會標注注釋，需要學生的重點理解，方便學生課后記憶。

比起其他兩種課程，需要幾千左右的費用，云開見明最大的特點是依托某小破站播放，視頻是白嫖的，但是數據和源代碼需要另外獲取，不定期會有老師進行答疑。這門課算是免費上傳中最全的課，比起其他付費的課，對比下來也并沒有少多少內容，總體質量也相當不錯。但可能老師講課有時候比較緊張或者嘴瓢，講話有些斷斷續續，還帶有稍許的口音，需要多播放幾遍才能了解。

總結

數據是互聯網魔力的一部分。互聯網，無論是生產、經營、銷售、營銷、戰略等，幾乎所有的崗位都會使用這種技巧，甚至連股市方面也開始分析數據了。通過互聯網，“數據分析”這個詞變得越來越流行，對于商業交付決策，數據將繼續發揮有價值的作用。

對比以上三家商業數據分析課程，貪心AI重實戰，天善智能重基礎，云開見明重技術，三者中貪心AI無疑是性價比最高的。無論通過怎樣的方式學習數據分析，每位學習者都應該在學習之前，明確自己的學習目的，到底學習數據分析是要干什么，是要編寫程序還是統計數據，是偏于業務還是偏于技術，從而決定自己在學習過程中到底是應該注重理論學習還是注重案例實戰。希望我的看法對大家學習商業數據分析能有所幫助。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析从零开始，新手小白如何入门？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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