1、数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。而且也要结合自身的发展方向来选择学习的内容，因此学习时间会有很大的差别。一般来讲，零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三个月。这里给大家推荐一下博学谷的《所有人都能学的数据分析课》 ，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解，学完之后，学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。
2、数据分析要学什么？
(1)统计学
统计学是数据分析的基础，是必须零基础初学者必须掌握的重要内容。学习最基本的统计学知识可以解决日常大部分的分析需，所以强烈推荐零基础学习者先从统计学开始入手。统计学设计概率、分布、抽样、线性回归、时间序列、统计推断等内容。
(2)SQL
SQL是零基础学习数据分析的核心内容之一，当你要分析的数据超过百万级别的时候，这时候需要数据库来解决，而从数据库中获取数据要依靠SQL语言。可以把MySQL作为学习对象，简单了解一些数据库范式设计等基本的数据库原理，重点学习SQL语言。可以自己安装一个MySQL数据库实践操作练习。
(3)Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）。
(4)数据挖掘、机器学习
这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需，而且数据挖掘和机器学习的难度较大，门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。
(5)Python
因为Python有很多的第三方强大的库，因此Python是数据分析的利器，也是数据分析必学的编程语言。比如Numpy、Pandas、Matplotlib与python作图、Sklearn与机器学习基础等等。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(6)产品运营知识
可能有些人都听过产品运营这一岗位，对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂，就是根据自身业务需将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
可以的。。。。不过的确需要坚持住
我是当初心理学专业的，后来在市场研究公司 因为用到数据分析，所以自学的，
spss几乎全部靠我平时自学的，不过当初也是一边找着教材一边练习，每天上班时间抽空学，下班回家之后也是几乎在学，我基本没有业余生活，我的业余也是以学习为主，除了礼拜天我会休息，出去逛街
amos也是，sas的话 我建议你没有任何基础学起来还是很困难的，反正我没学sas，因为基本常用的spss能够解决，我现在也在自学sql，因为最近上班空，我每天上班就是看书练习，晚上下班还是看和练习，买了一本《深入浅出sql》，现在已经看完一半了，前面的也基本掌握。
这就是我的经验，你要学的话 就要坚持住，而且利用一切时间。
以上是可以从零开始学习数据分析吗？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
