在數字化時代，數據分析已經成為了各行各業不可或缺的一部分。對于初學者來說，掌握數據分析技能可以為未來的職業發展打下堅實的基礎。那么，零基礎學數據分析需要掌握什么技能呢？
一、基礎常識
數據分析的基礎是數學、線性代數、統計學等基礎學科知識。這些知識是數據分析工作的基石，能夠幫助我們更好地理解和分析數據。對于初學者來說，可以先學習描述統計相關的內容和公式，了解平均數、方差、標準差等基本概念和計算方法。隨著學習的深入，需要進一步掌握統計算法，如假設檢驗、回歸分析等，甚至需要深入學習機器學習算法，以應對更復雜的數據分析任務。
二、分析工具/編程言語
數據分析需要借助一些工具或編程言語來進行。Excel是應用廣、容易入門的數據分析工具之一，Excel提供了函數、數據透視表和公式等功能，可以方便地進行數據處理和分析。此外，還需要學習一個專業統計分析工具，如SPSS或SAS等，以便進行更復雜的數據分析和建模。隨著數據量的增長和復雜度的增加，編程言語的學習將會變得更為重要。Python和R是目前比較流行的數據分析編程言語，它們具有豐富的數據處理和分析功能，可以大大提高數據處理的效率和精度。
三、事務/職業/商業常識
數據分析不是孤立的，需要與實際事務相結合，才能發揮出更大的價值。因此，了解相關行業的事務、職業和商業常識是非常重要的。只有對事務有了深入的了解，才能更好地理解數據背后的含義，從而做出更準確的分析和決策。同時，也需要了解市場趨勢、競爭環境等方面的知識，以便更好地把握市場機遇和挑戰。
零基礎學數據分析需要掌握什么技能？零基礎學數據分析需要掌握基礎常識、分析工具/編程言語以及事務/職業/商業常識三個方面的技能。只有不斷學習和實踐，才能不斷提高自己的數據分析能力和職業素養，為未來的職業發展打下堅實的基礎。
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