如何入门大数据分析，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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对于数据分析的小白而言，我有如下几个建议：

第一，技术需要过硬

• sql语句，你必须要给我学精通了，增删改查，以及存储过程你都需要样样精通。

• python，python的学习是为了让你后续处理繁杂庞大的数据集时更高效更方便更快速，以及后续有很多机器学习也好，或者深度学习也好的应用项目你能上手。

第二，掌握或精通一部分常用的数学原理

基本数学原理，统计相关的原理，比如平均值，方差，标准差，导数，反函数，拉格朗日等等，这里大家可以去csdn也好或者淘宝也好买一本相关的书籍就够用。

机器学习算法原理：回归算法，分类算法，聚类算法等等，比如最简单的分类算法：决策树，他的数学原理你真的掌握吗？信息熵和条件熵是啥意思，怎么计算的知道么？如果你只能调包，那么解决简单的问题ok，涉及到很多复杂的情形，比如样本不均衡，比如特征过少时，你就无从下手。这块的话，推荐大家多去逛逛论坛，很有用，能学到不少东西。

动手做一些虚拟案例，或者参与组里同事的一些项目，比如一个游戏内广告聊天拉人识别的项目，其本质是通过分类算法达成文本识别，这块涉及到的知识点可能有：文本处理，分类算法应用等，这块可以多去github上转转，有一些也许是已经运营过的案例能够给你启发的。

第三，不断加强自己对产品的感知力

带着问题去体验产品，主要反推产品做成这样有什么好，有什么不好，产品主要为了解决什么问题，他的业务目标有可能是什么样.

经常跟圈内人去探讨和交流，跟游戏不一样的是，互联网有很多的沙龙，可以多参加这种沙龙，但是不要杂而广，要专而精，现在有很多的沙龙就是为了做而做，为了感动自己而做，这种没有必要参加.

时刻关注竞品，比如你是社交产品公司的，那么微信也好，陌陌也好，每一次版本迭代，你都需要去思考他为了解决什么问题，然后结合具体的内容去评估他的目的是否达到。

多做数据积累，多思考，多提问,我们在做具体的数据分析的时候，有时候需要快速响应业务，有时候通过传统分析方法很难找到问题点，这个时候积累就至关重要，游戏行业的产品决策，40%依靠数据，30%依靠用户反馈，还有30%依靠经验，这个经验就是积累。

积累是什么？积累是过往的产品调整，活动设计，跟数据之间的关系，我们只有在每一项工作都认真严谨对待的基础上，这个积累工作才能做好，这样你的产品和数据敏锐度会越来越高，后续你可以跨界成为产品专家。

给自己的定位不光是数据分析师，而是半个产品或运营负责人,我们有很多的数据分析师，一直都处于很被动的状态，业务提什么需求你照做，久而久之就变成一个机械式地接需求完成需求的人员，毫无存在感。怎么改变这个现状呢？

第一：要多做积累就如同上述所说，这块急不得需要时间；

第二：需要主动，把自己当作半个产品或运营负责人来对待，这样面对日常数据的时候，你会主动去完善日常监控指标，你会每日去盯着数据的异常和变化，你会根据这些异常和变化往下去进行深度的挖掘，或者数据没有异常时，按照经验这个阶段该做什么分析了，赶紧做，发现了问题或者潜在风险赶紧跟业务聊解决方案，这样才能将数据分析师的价值发挥到最大；

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