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直接入主题!我们可以把学习统计分析(数据分析)的人分为几种:
1)为了写论文,需要数据分析;
2)为了自己手头的工作;
3)为了找到一份工作;
4)为了增加自己的技能,能够以更加理性的方式看世界规律变化;
前两种人需要短期快速掌握相关的统计理论和方法,一般要求的方法不会很多,也比较容易学习。但是往往这部分人不知道自己需要学习多少内容,学到什么程度。再细分一下,急需要写论文的,需要学习的有方差分析,相关分析,回归分析(包括多元回归)。如果是再稍微复杂一些的论文,我相信这部分学生是会提前自己学习这些分析方法的。对于要处理自己手头的工作的人而言,要学习的更多是数据整理,预处理,汇总,作图等,更复杂的数据分析也不是短时间内能学会的。
对于后面两种情况,需要的是长期的学习,统计理论,可视化技术,数据分析方法论,数据分析和挖掘软件,编程语言,需要学习的东西很多。建议从Excel学起,Excel电子表格能够帮助你明白诸如变量,行列等最基本的概念。而且Excel强大的函数功能能够实现很大一部分的统计分析功能。随着版本的更迭,现在office2016正式版也出来了,功能越来越强大,可能很多人对Excel的印象还停留在2003,很多人还在使用它!!!
然后通过统计分析软件spss statistics结合统计理论教材学习稍微复杂的统计分析方法。在掌握这些统计分析方法之后,你可以接触R统计分析语言了。之于为什么学习R,R是优秀的开源数据分析语言。在你学习的过程中,你一定会越来越多的接触到有关R的消息。不建议同时学习R和统计理论,因为这两者都比较难以掌握,特别对于文科生,或者没有学过任何编程语言,没有学好统计的人来说。
除了工具和理论要学习,还要阅读有关数据分析的方法论和案例实践的书籍,如果说工具和理论的掌握让你具备了工具理性,那么还需要方法论和思想的指导让你具备价值理性,来指导你的分析工作。在学习数据分析方法和软件实现的过程中不能忘记了和现实的联系,否则那都没有意义。