同比环比excel图表制作，特别是刚入市场就学价值投资是危险的？
在经济学理论中价格是围绕价值波动的，当价值上去后股价也随之上涨，在股票市场中这一理论仍旧适用，短期股价可能存在高估或者低估的情况，但长期股价会回到其合理的价值，知道该原理之后刚进入股票市场的投资者就想着学好价值投资后就可以进行股票操作了，其实我个人建议刚进入股票市场的投资者不太适合直接学习价值投资，一旦按照该步骤进行的话，进入市场往往是较为危险，而且亏损的概率较高，下面我就来给大家分析下原因。
所谓价值投资就是通过目前公司财务报表和公司行业目前处于周期等方法来预测目前股价是否被低估，一般主要存在几个方向：
第一，分析目前财务报表，通过公司的现金流、净利润，PE，PB等多项指标来分析，目前公司的股价跟当前价值不匹配，属于低估的状态，大部分是当股市长期处于下跌或者市场出现系统性的风险后，大部分个股出现了大幅度下跌后，很多股票被错杀。当行情出现单边下跌的情况，该价值投资方法较实用。
第二，通过分析财务报表中的业绩变化，一般是通过环比和同比进行比较，分析接下来业绩的变化情况，这类估值的方法较为复杂，一般要有着深厚的财务功底。如果预测后期业绩会出现拐点或者大增的情况，考虑提前买入后等待财报的公布。
第三，行业周期的变化，经济存在周期，行业也是如此，有的行业会遇到寒冬，有的行业可能会迎来朝阳，一般经济数据的理论和行业周期性的变化，并且结合国家政策方向等来进行预测，一般行业寒冬过去曙光要来临的时候，可以考虑布局，接下来行业业绩会迎来大爆发，一般该估值理论的方法需要深厚的产业周期理论功底和财务学的功底。
第四，国家政策方向研究，政策扶持的行业往往会带来的业绩爆发期，而国家不扶持的产业发展往往较难，该方法的估值的方法一般需要深厚的政策方向研究的理论功底。
以上几种方法是价值投资的主要研究方法，通过以上分析我们可以看出，没有深厚的经济学理论，财务理论，产业周期理论，宏观政策理论是很难做好价值投资的，而对于一些普通投资者而言，是难实现的。
价值投资并不只是简简单单我们所认为的，目前该股的PE较低，公司业绩不错，还有目前公司净利润还不错，而这部分只是代表过去，目前股价已经反应出来了，将来的业绩变化以上提到的理论很难预测，一旦刚进入股市投资者，研究价值投资往往会进入一个死胡同，买入后感觉公司业绩不错，为什么股价不上涨，感觉这公司的业绩不错，后期肯定会起来了，结果越扛亏的越多，结果业绩一公布，发现公司业绩出现大幅度的下滑，所以刚进入股市的投资者建议不要直接就研究价值投资，而需要从其他方面开始逐步突破，下面我们来重点分析下。
刚入市投资的主要事项刚入市的投资者肯定关于股票很多基础性的知识点可能还不太懂，股价的上涨与下跌是通过K线看来反应，并且市场的风险的重点参考点是指数，再次个人的操作习惯和持股的心态，是很多刚进入市场的投资者必须要学习的知识点，下面来进行分类讲解：
第一 ，K线理论知识，K线的是价格波动的直观反应，不管后期是否参与价值投资，K线反应出来的价和资金情绪，是我们重点分析的方向，参与价值投资在进行个股操作的时候，往往也需要来重点分析买卖点。
第二，市场的风险意识，很多投资者刚入市的时候大部分是在牛市中，总认为市场赚钱很容易，没有一点风险意识，当牛市马上结束的时候还在疯狂的买入股票，一旦熊市来临根本不懂风险如何控制，反而在死抗个股，所以对于上证指数和创业板指数的分析方法是很为关键的，再次在平时操作过程需要逐步培养的就是仓位的控制，在指数处于何种情况，我们要需要持股的仓位是多少等，不管后期是否参与价值投资，风险的意识也是重点的方向。
第三，持股心态，个股再好，个股价值再高，如果没有很好的持股心态，一般出现洗盘和震荡，很多投资者会交出筹码，或者看到个股上涨习惯性的追涨，在投资界中提到，一个良好的炒股心态比技术更为重要，心态是个人在长期市场交易和市场博弈过程逐步形成的，而很好的持股心态，往往需要以上分析的，K线理论或者技术理论的叠加，和风险意识的控制。
以上三点，我觉得是很多投资者刚入市最为关键的几个要素，而几大要素看着很简单，往往需要几年交易过程培养，甚至有的一辈子都无法琢磨出，每次交易都是需要重点思考的问题交易的理由，等到几年市场磨炼后充分认识到市场规律后，再开始逐步开始研究价值投资，这样很多关于价值投资的原理也能够充分的理解。
总结：通过以上关于价值投资的研究方向我们知道，没有深厚的专业功底很难学会，一开始接触价值投资反而会让自己出现大幅度亏损的情况并且会对投资逐步失去信心，正确的步骤而是我说的首先学习的是股市中一些基础知识，在交易过程中逐步培养风险意识和个人心态后再逐步深入研究价值投资。
感觉写的好的点个赞呀，欢迎大家关注点评。最近这段时间适不适合买房？
虽然疫情冲击，且国外疫情形势有诱发经济金融危机的风险，但昆明市场相对独立，且叠加棚改旧改及新基建计划提振，昆明楼市在经历短暂疫情阴霾后，稳中看涨的概率更大！
如资金宽裕，即便发生经济危机，收入也能保持稳定，那现在在昆明买房就是合适，不要犹豫，稳中上涨是大概率事件。以下是个人对昆明房价的一些分析，仅供参考。
第一、昆明近期房价行情国家统计局数据显示，2020年2月，昆明房价环比上月下跌0.2%，同比去年同期上涨9.5%，这个趋势在预料之中，叠加疫情影响，似乎又好于预期。
放到半年期间看，不管是环比，还是同比，昆明房价都呈回落趋势。
在2019年11月，环比上涨0.6%，12月环比下跌0.3%之后，昆明房价结束了自2017年6月以来连续41个月的上涨行情，进入到调整期。
虽然1月房价有回升势头，但受到疫情不利因素影响，加上售楼部关停，中介歇业，2月房价再度下探；随着2月下旬中介开门营业及售楼部陆续开放，预计昆明房价将逐步回升。
第二、2020年昆明房价走势分析基于城市定位、国家战略及新基建计划，昆明房价在开年经历短暂疫情阴霾后，稳中上涨就是合理预期。具体分析如下：
01、楼市调控政策稳定
①中央政策
依然是4项：“房住不炒”、“稳房价、稳地价、稳预期”、“因城施策”、“不以房地产作为短期内刺激经济的手段”。
虽然出现了疫情这样的全国性突发公共卫生事件，经济冲击比较大，但中央政策并没有因此出现重大转向，那在短期内楼市就是稳的。
②昆明政策
特定区域限售、非本省户籍限购、限贷、限价政策虽然不严厉，但在此次疫情中，这些政策并未转向，疫情好转后，这些政策转向的几率就更小。
另外，在全国多地都出台了针对疫情的纾困、“救市”措施，但昆明并未出台类似措施，表现出异乎寻常的“淡定”，显示上面和市场都对昆明楼市很有信心。
02、金融政策宽松
从融360的数据显示，昆明首套房贷款平均利率5.61%，按原来的基准利率看，大概是上浮10%-15%，对昆明楼市而言，这个利率水平适中偏下。
虽然本地银行没有降低首付的消息传出，也没有利率打折预期，但央行先后降准、降息、逆回购、MLF操作、LPR下调，这对充实本地商业银行信贷资金实力，保持宽松的贷款环境，降低购房成本，都是利好。
03、疫情的负面影响
1月20日，国家卫健委确认新冠肺炎是乙类传染病，采取甲类传染病的防疫措施。
随后，昆明大概是春节前22-23日确诊首例感染者，并开始严格疫情防控，知道本月中旬，差不多就2月时间。
防疫期间，售楼部关停，中介歇业，但时间不如全国其他地方严格，小菜居住的片区，中介大概在2月中旬就开门营业了。
整体看，疫情对昆明楼市的冲击小于北京、武汉、深圳、成都、苏州之类的城市。
但也要看到，由于昆明是面向东南亚、南亚的桥头堡，国际航班多，境外新增感染病例输入也会有明显冲击。如国外疫情持续蔓延，无法得到有效控制，疫情周期拉长，也会对昆明疫情防控带来挑战，甚至可能出现疫情反复。
另外，国外疫情蔓延后，基于全球经济一体化，昆明在对外贸易、国际分工产业链上下游产业也将受到影响，对相关的产业和经济会带来冲击。
结合昆明经济和产业特点，花卉、生物医药、野生菌、旅游、酒店、餐饮等行业将可能面临疫情反复、国外疫情持续而带来的出口下降，经营困境。
04、棚改和旧改情况
2018年，固定资产投资增长5.5%，住宅投资增长9.7%，主城区旧改23个片区，完成拆迁改造610万平米；5个地铁在建项目稳步推进，4号线23座站点封顶，地铁运营能力提升。
图表来源：市政府统计公报
2019年，固投增长2.8%，房地产开发投资增长13.9%，继续推进春雨路沿线、福德村等17个旧改项目；启动凉亭、金刀营等11个旧改连篇开发；启动罗丈村、陈家营村14个城中村改造，拆迁面积800万平米以上。
根据云南省财政厅2019年12月下发的《公告》，昆明旧改面积大，涉及户数多，未来一段时间内，旧改面积和力度都将比较大。
05、国家新基建计划
在国民经济三驾马车中，出口、消费两架马车动能不足，仅剩投资可依靠，叠加金融去杠杆和疫情冲击，最近国家发布了规模宏大的新基建计划。
其中，云南纳入新基建计划项目525个，总投资约为5万亿，年度投资4400亿，涵盖产业转型发展、创新驱动、基础设施、新型城镇化等六大领域。
具体的建设方案和项目暂未公布，但可以想见的是，昆明作为省会城市，也将享受到新基建计划带来的投资利好。
综合本节分析，昆明楼市调控政策在2020年将保持稳定，楼市大涨或大跌都是政策不允许的；而金融端的宽松，疫情解除后，棚改和旧改项目陆续上马，叠加国家新基建计划的提振作用，昆明楼市难有下跌空间，更多还是利好，房价看涨！
第三、昆明2020年购房置业建议有以下一些置业建议，仅供参考：
01、量力而行，注意保持资金的流动性
昆明疫情虽然已经解封，但依然面临来自其他地区、国外地区的疫情输入，疫情形势可能会随着外来输入而陷入反复。
境外疫情持续蔓延，经济下滑就是大概率事件，从美股10天内4次熔断可以看出第一经济体市场的恐慌情绪，也反映出资金流动性危机。
虽然美联储宣布无限期兜底，大水漫灌，并开启万亿级经济刺激计划，预防疫情引发的经济危机和金融危机，但究竟会不会最终发生？谁也无法预测。
97年金融危机，08年经济危机，10年一轮回的经济“魔咒”，叠加市场反馈出来的预警信号，在这个时候出手重大资产购置，是需要认真掂量的。
也就是说，如果不缺资金流动性，未来的收入也能保持稳定，那现在买房没毛病，可以出手。
02、购房区域
昆明的城市发展战略是“南延北拓”！
也就是说，如果是刚需，尽量根据自身的需求选择合理的区域。如果是投资的话，价值洼地的偏南和偏北地区或更具升值空间。
当然，昆明是滇中城市群的核心城市，城市群的动脉是地铁。也就是说，地铁对投资房产的前景影响是很大的，尽量兼顾。
因此，小菜认为，现金流充足，未来收入稳定的，现在在昆明买房是合适的；而收入缺乏稳定性的，能合理规划好未来的资金，也是可以买的。
但未来收入缺乏稳定性，并且无法合理规划资金流动性的，建议等国外疫情防控情况好转再定，不宜轻视市场信号。
房地产行业现在如何？
房地产行业前景如何？
房子永远是人们生活中绕不开的话题，关乎人民生活幸福指数。自1987年开始，到如今的三十几年时间里，房地产得到了飞速发展，许多房产大亨因此赚得盆满钵余，富的流油。但现在，部分人感觉房地产在走下坡路，一些著名的房地产大佬不断出现债务危机，让房地产行业显得风雨飘摇。
关于中国的房地产市场与房价，不同的阶层与利益群体有不同的答案！有人说不高，还有很大的发展空间。也有人说太高，高的离谱，普通老百姓一辈子成为房奴，住不了一套好房子！有人说中国的房地产离城镇化目标还有很大距离；也有人说再这样不受控制的发展会很危险！
不管房价是高是低，事实的真相只有一个！既然有多种说法，有多种表态，也说明一个问题，有人撒谎！至于为什么撒谎，目的也很简单，为了钱为了利益！我们也能看到不乏一些所谓的知名人士，打着各种旗号，为某种行业摇旗呐喊。这样只会让一小部分既得利益群里洋洋得意的看大部分人背着沉重的房贷像狗一样活着……目前的房价高低，在广大人民心中都有一杆秤，已经有太多人为此背上沉重的负担，实体经济萎靡不振，整个社会在这种拆建之间倒腾出来的纸面财富，虚假的gtp数据终将会随着发展和演变被打回原形！展望2021年，国家将坚持“房住不炒”原则，大力发展租房租赁市场，“三道红线”政策下房企财务降杠杆将是主旋律。受疫情影响，房地产停工停售，2020年前5个月全国房地产开发投资增速负增长，国家也强调“房子是用来住的，不是用来炒的”，房地产行业因此受到了很大的冲击，中国境内的龙头企业一再出问题，先是万达，后是恒大……
未来的三年房价趋势是什么？
2020年开局，不论是房地产开发还是商品房成交都或多或少受到了疫情影响，楼市可谓跌宕起伏，先是经历了第一季度成交量低迷，随着疫情逐渐得到控制，受到房地产开发投资低迷和经济运行逐渐恢复的影响，4-5月份成交量有了大幅度的上涨，房价整体呈现上涨趋势，然而6月份楼市却又开始安静下来。总体来讲，与2015-2018年全国房价普涨的局面相比，当前全国各地房价涨跌互现，不同城市房价呈现出不同的走势。
2020年5月国家统计局公布的全国70个大中城市房价数据显示，随着疫情防控取得积极成效，生产生活秩序逐渐恢复，住房需求得到进一步释放，5月份70个大中城市房地产市场总体稳定，价格略有上涨。四个一线城市新建商品房销售价格5月环比上涨0.7%，涨幅比4月份扩大0.5个百分点，其中，北京、上海、广州和深圳分别上涨0.5%、0.8%、0.3%和0.6%；二手住宅销售价格环比上涨1.1%，涨幅与上月相同。一线城市新建商品房和二手房成交均价和去年同期相比上涨分别为2.9%和4.1%，其中，二手房成交均价涨幅比上月扩大1.1个百分点。31个二线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.6%，涨幅比上月扩大0.1个百分点；二手住宅销售价格环比上涨0.4%，涨幅与上月相同。新建商品住宅售价和二手住宅售价同比上涨幅度分别为5.4%和2%，涨幅比上月均回落0.2个百分点，均连续13个月回落。35个三线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格环比分别上涨0.7%和0.3%，涨幅比上月均扩大0.1个百分点。新建商品住宅和二手住宅销售价格同比分别上涨4.8%和2.1%，涨幅比上月均回落0.3个百分点，均连续14个月相同或回落。综合来看，和去年同期相比，房价上涨的城市占大多数，但二三线城市同比增幅和前月相比有所回落；环比增幅一二三线城市比前月均有上升，一线城市增幅领先。
由于新房有限价行为，二手房价格往往成为衡量一个城市房价的重要指标。从二手房成交均价来看 ，5月份相对于4月份的环比上涨的城市有48个；环比下跌的城市有22个；从同比涨跌幅来看，房价同比上涨的城市有45家，而同比下跌的城市有25个。虽然房价环比和同比上涨的城市数量更多，但是房价下跌的城市数量也占到上涨的50%左右，一定程度上反映了疫情对需求端的影响。疫情对供给侧的影响则表现在今年以来房地产开发投资增速的下滑和房地产待售面积的下降。如下图所示，2020年上半年全国房地产开发投资同比降幅较大。1—5月份，全国房地产开发投资45920亿元，同比下降0.3%，降幅比1—4月份收窄3.0个百分点。其中，住宅投资33765亿元，同比持平，1—4月份为下降2.8%。5月末，商品房待售面积51771万平方米，比4月末减少483万平方米。其中，住宅待售面积减少436万平方米，办公楼待售面积减少21万平方米，商业营业用房待售面积减少24万平方米。
短线房价一般由房市的供给需求变化关系决定，且受房地产需求量变动的影响较大。一方面房地产的个别性使每一宗房地产都是唯一的，不可能因某宗房价上升就大量生产一模一样的房地产商品；另一方面，房地产建设周期长和地区性的特点，也使供给有明显的滞后性，在一定时期供求关系很难在短期内调整，因而房地产价格的形成主要是由需求量的变动所决定的。当需求量增加，供给量不能相应增加时，房价便呈现出上升趋势。因此受需求差异影响，房价在不同城市不同地段呈现分化发展的局面。由于产业发展，人口流入会拉动住房需求，预计区位好，产业布局合理的一线，新一线及二线城市房价会保持增值。这些城市特定区位的优质房产在未来的三五年内价格可能会进一步走高。对于对标新加坡，香港，纽约，东京等国际化大都市的一线城市来讲，人口密度与未来增长不可小觑，提供了稳定的房屋需求市场，未来房价还有进一步上升空间（全球住宅价格及租金价格对比见下图）。而中西部地区一些三四线城市因为土地财政等因素，房价收入比已经达到较高水平。随着人口流出，人口中位数下跌，老龄化较严重的城市面临发展后劲相对不足的问题，房价很难保持在高位，将面临下跌压力。而在一些承载特色产业或稀缺热门产业的城市（如贵阳），对人口的吸引力保持强劲，短期房价则大概率可以稳住甚至看涨。
短期房价的另一个重要影响因素则是政策方向。2019年8月份，政治局会议首提不将房地产作为短期刺激经济的手段，重申了房住不炒稳为主的思想。12月10日-12日召开的中央经济工作会议再次强调，坚持房住不炒，促进房地产市场平稳健康发展。房价不能大涨，也不能大跌。楼市由2016年的“热气腾腾”逐渐开始降温，并最终到达了一个平稳运行的状态。12月23日，全国住房和城乡建设工作会议强调，2020年要着力稳地价、稳房价、稳预期，房地产市场调控仍以“稳”字当头。2020年3月，人民银行表示将继续按照党中央、国务院的要求，坚持“房住不炒”的定位，按照因城施策的基本原则，落实房地产长效管理调控机制，统筹做好房地产金融调控，促进房地产市场平稳健康发展。银保监会在5月末表示，今年重点任务之一就是：坚决落实“房住不炒”要求，持续遏制房地产金融化泡沫化。从这个角度来看，未来房价整体会在较长的一段时间内保持稳定，在适度范围内由供需关系决定。
零基础怎样学数据分析？
零基础如何入门数据分析师？
大数据时代，数据为王。用数据做分析，给公司决策提供指导性意见，是众多公司在这个精细化运营，降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前，我国共计1400万数据分析人才缺口，市场规模预计将在2025年达到2000亿！数据分析与其说是一个岗位，更是一个重要技能，拥有这项技能意味着你的就业前景更好，职业发展更广。
那么数据分析零基础应该怎么学呢？下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面，带大家充分了解数据分析这一行业。
1、 数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、 数据分析要学什么？
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：
企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
3、 数据分析的职业发展规划？
一般来讲，数据分析有两条发挥路线，一条是管理路线，一条是技术路线。往管理端发展，比如初级数据分析师，到数据运营，到数据分析经理、数据运营总监等等。这条发展路径主要要求统计学、Excel、PPT等技能，需要撰写市场分析报告。这条路看似技术掌握不用太深，但是对业务的理解要极深。而精深的业务理解需要时间和深度的业务钻研精神。如果你是非数学、计算机和统计学专业的朋友，比较适合这条非技术的职业发展之路。
而向技术方向发展，则目标会非常明确。一是深入往数据挖掘方向发展，学习深度神经网络，NLP等前沿算法。二是深入数据分析开发，把大数据组件hadoop，spark等等大数据组件学好学精。这是一条技术类的发展方向，要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
实际上，无论是非技术的业务方向和技术专家方向都要的是两个字：钻研。当然听到这里，我们也需要重重地阐述一下：入门初级数据分析是不难的。而后半段，要成为一个优秀的数据分析师是难的，是需要刻苦钻研精神的。
如果看到这里，你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备，但是你是零基础实在不知道如何入行的话，欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲，并且免费做数据分析师的入门咨询。
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