大数据的核心是数据价值化 ， 只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事 ， 所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要 ， 如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念 ， 那么对初学者来说是一个莫大的推动力 ， 如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始 。
大数据怎么入门学习好？
大数据的入门学习有多条学习路线 ， 可以根据自身的知识结构进行选择 ， 并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始 ， 然后是Java、Hadoop、Spark等 ， 学习大数据也可以从数据分析开始 。对于职场人来说 ， 学习数据分析的工具如何使用 ， 远比学习Hadoop更加实际 。大数据的核心是数据价值化 ， 只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事 ， 所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要 ， 如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念 ， 那么对初学者来说是一个莫大的推动力 ， 如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始 。
数据分析并没有那么复杂 ， 即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析 ， 并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成 ， 有很多工具能够方便的完成数据分析 ， 而这些工具本身并不是特别复杂 ， 比如Excel 。Excel是一个功能强大的数据分析工具 ， 在没有大数据概念的年代 ， Excel就在做数据分析的事情 ， 虽然在大数据时代数据分析更加多样化 ， 但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美” ， 完全可以通过Excel打开学习大数据的大门 。
学习Excel可以从基本的函数开始学起 ， 比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等 ， 这些函数的使用非常方便且功能强大 ， 通过实验很快就能建立起数据分析的概念 。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景 ， 几万条的数据分析使用Excel是没有压力的 。下一步学习就涉及到数据库的使用了 ， 虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例 ， 但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的 ， 所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了 ， 推荐学习一下Mysql数据库 。
掌握数据库之后 ， 数据分析的数量就会有显著的提高 ， 几百万条数据都是毫无压力的 ， 相比于Excel来说 ， 数据分析的量一下就得到了质的提高 。接着可以学习一下SPSS ， SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具 ， 分析可以定制化 ， 是一个比较常见的工具 。在数据可视化方面可以学习一下Echarts ， 这是一个开源产品 ， 功能也非常强大 ， 同样可以进行定制化（程序化） 。
学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题 ， 就必须进行下个阶段的学习了 ， 那就是Python编程 ， 可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据 ， 作为自己数据分析的基础 。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的 ， 掌握一门编程语言是非常有必要的 ， 而Python就是数据分析最常见的编程语言之一 。
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