excle數據分析0基礎（Excel數據分析基礎）

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本文目錄一覽：

• 1、請問EXCEL表格怎么做數據分析?

• 2、學數據分析需要具備什么基礎,零基礎好學嗎

• 3、零基礎學習數據分析要做哪些準備?

• 4、數據分析零基礎學習嗎？

請問excel表格怎么做數據分析?

1、新建并打開excel表格excle數據分析0基礎，

2、首先添加數據分析插件excle數據分析0基礎，點擊左上角按鈕，出現菜單頁面，選中右下角“EXCEL選項”按鈕，點擊，

3、然后點擊“加載項”選項，選中“分析工具庫”，點擊下方"轉到"按鈕，

4、然后出現excel加載宏界面，在”分析工具庫“前方框內打勾，點擊確定。

5、經過上一步已經成功添加”數據分析插件“，在”數據“-”數據分析“下可以找到，

6、然后點擊”數據分析“，可以找到相關excle數據分析0基礎的分析方法，如 回歸分析，方差分析，相關分析等。

學數據分析需要具備什么基礎,零基礎好學嗎

Excel、SQL、Python是數據分析師必知必會的3個基本工具，下面一個個來看：

對于Excel的學習，如果意向的崗位不是那種純excel的數據分析師崗位的話，建議不需要花費太多時間在excel上，主要要掌握vlookup、透視表和一些常用圖表，不會的函數就直接百度。

SQL核心！sql一定要熟，完全沒有基礎的同學可以先看《sql必知必會》，了解sql的一些基本知識，增改刪查，主要看查詢的部分。看完這本書后你對sql的語法應該有了一些基本的了解，學會之后，還需要多加練習，推薦一個練習的網站，牛客網編程，強力推薦，可以自動批改sql正誤，純中文，還有題目講解。

相對上面兩個工具，python的學習難度會稍微大一些。python能干很多事，對于數據分析師來說，主要應掌握基礎語法和數據科學的模塊，主要包括pandas numpy 和機器學習庫sklearn等，

想要了解更多關于數據分析的問題可以到CDA認證中心咨詢一下，CDA是大數據和人工智能時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等行業專門從事數據的采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供決策的新型數據人才。

零基礎學習數據分析要做哪些準備?

1.統計學相關知識

統計學是數據分析的基礎，因為數據分析需要對大量數據進行統計分析，大家可以通過對統計學的學習，培養數據分析最基本的一些邏輯思維。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初級的數據分析工具，在處理的數據量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對于各類函數以及EXCEL數據可視化的學習。

3.代碼語言的了解

數據分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數據分析的小伙伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至于真正學習起來手足無措。

關于零基礎學習數據分析要做哪些準備，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

數據分析零基礎學習嗎？

零基礎可以學習數據分析，進入數據分析行業的要求并不高，但是具備數據分析相關技能是必須的，數據分析是人人都可以學習，人人都可以進入的行業。

以下是數據分析師應該具備的相關技能，希望可以幫到你。

數學知識

對于初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對于高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

分析工具

對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴于數據分析師對業務本身的理解。

對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對于高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對于數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

邏輯思維

對于初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。對于高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業務帶來的影響。對于數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

數據可視化

數據可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對于初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對于稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對于高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

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