一项技能的学习都是从零开始，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易。建议报个专业且高质量的培训机构，可以省很多时间，少走很多弯路。推荐选择十方融海。十方融海助力用户在数字时代实现兴趣与技能双向提升，进而实现职业自由。数据分析所需要掌握的知识：1、数学知识：对于初级数据分析师来说，需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。2、分析工具：对于分析工具，Python、SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，以及可视化工具Power BI等。3、编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python适用性强，可以将分析的过程脚本化。想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统，拥有独家专利技术，开创了边学边实操的新型教学模式，解决了教学与实操不同频的难题。通过系统，学员无需安装软件，打开浏览器即可进入实操学习。
你好，数据分析是否好学，这个需要看个人基础和老师教学情况而定。
如果个人数学比较感兴趣或者底子比较好，数据分析还是很好学的。
数据分析在现实生活、工作中的应用还是比较广泛的。
数学的老师如果方法得当或者讲课风趣幽默，也是可以让学生收获很多的。
所以，数据分析是否好学还是需因人而异的。
不难。数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
说实话数据分析并不容易，但是一项技能的学习都是从零开始的，所以首先带你了解数据分析所需要掌握的知识：
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
通过以上介绍，问题答案就显而易见了，数据分析入门简单，但是深入学习就没有那么容易了。
不难。数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
难。根据查询相关公开信息显示随着CDA认证的普及，考试内容的不断迭代和更新，越来越多的企业抢夺数据人才，作为行业人才选拔的参照标准，未来CDA考试的难度会有所加大，通过率趋势也会逐步下降。CDA第八届通过率：LEVEL1通过率为64%，其中成绩A占比9%，成绩B占比24%，成绩C占比31%。LEVEL2建模分析师通过率为51%，其中成绩A占比11%，成绩B占比14%，成绩C占比26%。LEVEL2大数据分析师通过率为49%，其中成绩A占比9%，成绩B占比17%，成绩C占比23%。
LevelⅠ数据分析师考试内容偏基础数据分析方法，难度不大。考试的内容分为这两部分：1、理论部分理论部分大部分的题型为：单项选择、多项选择，考试的知识点要求学员对概念特征熟悉掌握，并且对时间价值指标等数据的处理进行相应的简单计算。2、实操部分实操部分的考试，主要考查学员对所学知识的宏观掌握的情况，也是考查学员对投资项目进行综合处理能力。考试的题型主要是：案例分析，题型可能是一个涉及面很广的大的案例分析，也可能是分别涉及到几个方面的小案例分析。关于数据分析的考试内容，可以去CDA认证中心咨询。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。
自考数据库原理不难，考生只要能够自觉对教材内容进行学习，复习的时候刷一刷真题，一般都能考过。 自考到底难在哪 1、自考最难的地方，就是搜集信息。自学考试是举手制，任何事情都是要自己主动去关注，包括报名，买资料，备考，考试，申请论文，毕业，学位等等信息，没有人通知你什么时候该做什么，你自己如果没有关注到，很可能就会错过时间点。 网上的信息非常庞杂，教育考试院官网的信息有时候也不好找。 2、英语和数学。英语是所有专业都需要考的。数学的话，理科，工科，经济金融这些专业一般要考高等数学。学不会数学的话，可以选择不考数学的专业，也有很多选择的空间。至于剩下的，没啥难的，只要你能识字，一般的教材都能看懂，自考的教材都不深，都是一个领域最基础的知识。多看看教材，考前刷几套真题，一般没问题。 3、坚持。自考坚持难，这是大家众所周知的事实，也是自考整体通过率低的主要原因。自考/成考有疑问、不知道如何总结自考/成考考点内容、不清楚自考/成考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：
有两种数据分析呀，一种数据分析就是学点Python的库来进行一些数据挖掘，数据清洗，这工作就类似于一个PPT玩的好的文员一样，没什么技术含量，另一种真正的数据分析师，那就需要统计学概率论高等数学等真正的去分析商业模型，从各种数据当中真正提取有价值的信息。所以你理解了没有，有一种很容易地有一种很难的。
数据并不难学，只要找对了方法。一起来看看数据分析要学些什么：数学知识：对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。分析工具：对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言：数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。业务理解：对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。逻辑思维：对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
数据分析师的考试难度其实还好。数据分析师（CPDA)理论考试多数为理论和简单计算、题量大，但相对题目的难度不高，主要考核学员的理论熟练程度和记忆能力；实际操作考试由于是对实际解决问题的能力进行考核，所以题目量不大，但难度高、计算量大、对学员能否将理论综合运作的要求高，往往是通过考核的主要障碍。另外，由于数据分析师普及度越来越高，参与考核的人数也越来越多，为了更好地为行业选拔人才，难度会进一步加大。我之前在中鹏考的时候还没有那么都的人考的，老师讲的考点是蛮有用的，现在考数据分析师的人数是逐渐增加了的，考试的难度估计也会增加。
难。大数据分析师难，大数据分析师的技术要求很高，需要具备较强的数学和编程能力。大数据分析师而且还要掌握多种数据分析技术，包括机器学习、数据挖掘、数据可视化等，这些技术要求非常高，很难满足企业的要求。
大数据分析这里面涉及很多内容，应该说分两块： 1是大数据，2是分析2分析好学，就是Python那部分 但涉及海量数据处理的时候，也就是1，没有业务没有真实环境很难有进步。
不难的哦，大数据是中国普通高等学校专科专业。主要研究理论知识，包括基本的会计概念、假设、原则，使学生能够根据企业的实际经济业务填制凭证、登记帐簿和编制会计报表，运用所学的知识为企业降低生产经营成本。专业定义会计主要研究会计理论知识，包括基本的会计概念、假设、原则，使学生能够根据企业的实际经济业务填制凭证、登记帐簿和编制会计报表，运用所学的知识为企业降低生产经营成本。例如：搜集与整理原始凭证、根据原始凭证编制记账凭证、汇总编制资产负债表和现金流量表、为公司做好成本分析等。
为了适应大数据时代的要求，数据分析这一工作需要更加正规化、专业化以及职业化，因此，数据分析师应运而生，成了较多人争相报考的科目。那么 数据分析师资格证书好考吗 ？通过率是多少呢？相信很多人都对数据分析师资格证的考试感兴趣。本期乔布简历就来和大家讲讲数据分析师资格证的那些事儿~一方面，据了解，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率如此之高，大家是不是也可以放心一点了呢？另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。Level Ⅰ： 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生、本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上；Level Ⅱ：本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上；Level Ⅲ：本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。一级门槛较低，但非本科的考生可能还需要一份 简历 来证明自己从事过相关工作。二级和三级都需要有个人 简历 来证明自己有过相关的工作经验，相关工作不限制行业，工作涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理等内容即可。因此，看来，要考出数据分析师资格证也需要提前做好准备，需要从事相关的工作，这样才能够较容易的考出 数据分析师的资格证 。国家级的资格证肯定是有一定的难度的，通过率高也不代表一定能够通过，觉得在决定报考数据分析师资格证书后，一定要认真备考，只有认真备考了，才能够在考试中发挥自己真正的实力，不会因为自己的不努力而错失一个机会，不会因为自己没有认真对待而留下遗憾。最后，希望报考数据分析师资格证的考生们都能如愿以偿。
初中学历考数据分析师是没有影响的。而且你发小现在也在这里自考，所以报考数据分析师是可行的，而且数据分析师一级对学历是没有要求的，你可以让他在这里先考一级再说嘛。希望会对你有帮助吧。
可以考的，CDA的考试要求不是很高，一级的考试对学历和工作的年限是没有什么要求的，想考就可以考的。CDA的数据分析师的考试是适合没有数据基础的考生的，考试的内容都是比较基础的知识，对于刚接触数据分析工作的考生是个不错的选择的。有了一定的数据基础后，是可以继续报考他们的CPDA的数据分析师的考试的，何况现在数据分析师的发展前景是不错的，以后的薪资待遇还是可以的。
为了适应大数据时代的要求，数据分析这一工作需要更加正规化、专业化以及职业化，因此，数据分析师应运而生，成了较多人争相报考的科目。那么 数据分析师资格证书好考吗 ？通过率是多少呢？相信很多人都对数据分析师资格证的考试感兴趣就来和大家讲讲数据分析师资格证的那些事儿~一方面，据了解，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率如此之高，大家是不是也可以放心一点了呢？另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。 拥有本科及以上学历或在校本科大四学生、本科以下学历非学生需从事数据分析相关工作1年及以上；本科及以上学历并从事数据分析相关工作2年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作3年以上；本科及以上学历并从事数据分析相关工作5年以上、本科以下学历需从事数据分析相关工作6年以上。一级门槛较低，但非本科的考生可能还需要一份 简历 来证明自己从事过相关工作。二级和三级都需要有个人 简历 来证明自己有过相关的工作经验，相关工作不限制行业，工作涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理等内容即可。因此，在看来，要考出数据分析师资格证也需要提前做好准备，需要从事相关的工作，这样才能够较容易的考出 数据分析师的资格证 。国家级的资格证肯定是有一定的难度的，通过率高也不代表一定能够通过，小编觉得，在决定报考数据分析师资格证书后，一定要认真备考，只有认真备考了，才能够在考试中发挥自己真正的实力，不会因为自己的不努力而错失一个机会，不会因为自己没有认真对待而留下遗憾。最后，希望报考数据分析师资格证的考生们都能如愿以偿。