在数字化时代，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。对于初学者来说，掌握数据分析技能可以为未来的职业发展打下坚实的基础。那么，零基础学数据分析需要掌握什么技能呢？
一、基础常识
数据分析的基础是数学、线性代数、统计学等基础学科知识。这些知识是数据分析工作的基石，能够帮助我们更好地理解和分析数据。对于初学者来说，可以先学习描述统计相关的内容和公式，了解平均数、方差、标准差等基本概念和计算方法。随着学习的深入，需要进一步掌握统计算法，如假设检验、回归分析等，甚至需要深入学习机器学习算法，以应对更复杂的数据分析任务。
二、分析工具/编程言语
数据分析需要借助一些工具或编程言语来进行。Excel是应用广、容易入门的数据分析工具之一，Excel提供了函数、数据透视表和公式等功能，可以方便地进行数据处理和分析。此外，还需要学习一个专业统计分析工具，如SPSS或SAS等，以便进行更复杂的数据分析和建模。随着数据量的增长和复杂度的增加，编程言语的学习将会变得更为重要。Python和R是目前比较流行的数据分析编程言语，它们具有丰富的数据处理和分析功能，可以大大提高数据处理的效率和精度。
三、事务/职业/商业常识
数据分析不是孤立的，需要与实际事务相结合，才能发挥出更大的价值。因此，了解相关行业的事务、职业和商业常识是非常重要的。只有对事务有了深入的了解，才能更好地理解数据背后的含义，从而做出更准确的分析和决策。同时，也需要了解市场趋势、竞争环境等方面的知识，以便更好地把握市场机遇和挑战。
零基础学数据分析需要掌握什么技能？零基础学数据分析需要掌握基础常识、分析工具/编程言语以及事务/职业/商业常识三个方面的技能。只有不断学习和实践，才能不断提高自己的数据分析能力和职业素养，为未来的职业发展打下坚实的基础。
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