如何自学数据分析并找到工作？

在大数据时代，数据分析被广泛的重视，因为数据分析是数据价值化的主要渠道之一。数据分析有多种形式，下面做一个简单的描述：

第一：通过工具做好数据分析。通过工具做数据分析是在生产条件下比较常见的方式，比如Excel就是一个比较常见的数据分析工具。另外，很多BI工具也可以进行数据分析任务。通过软件工具进行的数据分析需要掌握一定的数学基础和统计学基础，BI工具则还需要掌握数据库相关知识（主要就是Sql语言）。这种分析方式比较快捷，适用于模型比较固定的数据分析场景。

第二：通过编程来做好数据分析。还有一种方式就是通过编程语言来完成数据分析任务，这种情况主要是针对数据量比较大的情况，另外，数据分析任务不是很明确的情况下，也就是说模型比较动态的情况。目前通过机器学习的方式完成数据分析是比较常见的解决方案，而编程语言往往采用Python。Python语言有丰富的库可以使用，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，这些库在数据分析和机器学习领域有广泛的应用。

第三：结合的方式。目前数据分析也会根据具体的应用场景做结合型的数据分析，对于场景比较固定的数据分析任务采用工具来完成，毕竟这种方式比较便捷，而且数据分析结果也往往有丰富的呈现方式。对于其中需要进行动态分析的数据采用编程的方式进行，这就是所谓的结合方式，也就是说在工具的基础上进行一些动态化的操作。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

数据分析需要具备的基础知识有：

1、 使用工具

最基础的就是Excel，特别是其中的数据透视表，透视图和各类公式必须能做到熟练使用，另外还要学会统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的选择;

2、数据库

数据分析经常和数据库打交道，掌握数据库的使用是必不可少的，学会如何使用sql语言进行数据处理，这些都是要熟练掌握的技能。

BI系统能提供强大的数据抽取匹配、智能分析功能，但对企业数据分析来说，只有BI系统没有数据分析方案，数据分析仍然是毫无章法，无法真正发挥作用科学指导业务。只有BI系统+BI数据分析方案，才能真正搭建起适合企业实际需求的数据可视化分析平台，更快、更契合分析需求地分析挖掘数据，为决策提供强有力的数据支持。

BI系统+BI数据分析方案，不正是“奥威BI+”模式！

奥威BI+，是由奥威软件提出的在提供BI系统的同时，为用户提供系统化、标准化的BI数据分析方案，这样一来就能在短时间内为不同企业搭建起适合他们的数据可视化分析平台，更快落地数据可视化分析，实现数字决策。

奥威BI系统打破企业数据孤岛现象，以数据中心的方式汇聚数据，并同意数据分析口径，因此即使是亿级数据也能秒抽出、秒分析，为秒运转的智能数据分析提供强大的技术支持。

奥威BI数据分析方案是一种预设分析模型、BI报表模板的数据分析方案，以奥威BI生产制造行业方案为例，里面包括从原材料购入到各个生产环节生产效率、质量，甚至产品销售等多环节、多主题的数据分析模型与BI报表模板。是一种专为生产制造行业量身打造的数据分析框架，足以实现生产制造全面数字化，更利于各管理层及时发现并解决问题，确保各环节正常运转。