随着大数据的发展，大数据分析应运而生，数据分析让人们对数据产生更加优质的诠释，那么大数据分析怎么学习呢?现在就跟着小编一起来看看吧。
大数据分析学习技巧
1. 扎实的专业知识基础
从事任何一个行业都需要对行业有着专业的知识。想要做好数据分析需要掌握多方面的知识和技能，主要分软+硬两大实力，软实力包括沟通能力、表达能力、设计能力等。硬实力则是对于数据分析行业的知识储备能力。
2.对于数据分析理论的理解能力
数据分析需要具备多方面的理论基础，比如基本的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等，对于从事数据分析行业的人来说，对于理论的思维理解同样重要，这决定着前进的远近。
3.数据分析工具的熟练掌握
对于数据分析工具的掌握，也就是驾驭工具的能力。至于工具，不论黑猫白猫能解决问题就是好猫，不是说Hadoop就比Oracle强，pyhon就比spss厉害，不同的场景不同的背景对工具的使用也不同。对于数据分析而言，最基础的工具Python、SQL都是必须要掌握的。这决定着后续学习的快慢。
4.敏而好学的心态
行业发展也是存在不断创新的推进，数据分析亦是如此。在遇到问题难以突破时，不仅需要有良好的心态，积极寻找突破点和提高自身的创新力。优秀的数据分析师一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。人生是漫长而持续的过程，不必太计较眼前的得与失，如果方向对，慢点也是快。
大数据分析时代发展的洪流中涌现出许多新型的行业，快速准确的进入新型行业，就掌握着提前瓜分成果的权利。数据时代对于数据分析行业的要求将会越来越高。选择一个行业，要符合行业的发展趋势，在不断学习的过程中完善自身的综合实力。
大数据分析方法
一、数字和趋势
看数字、看趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方式。在数据分析中，教师可以同时通过直观的数字或趋势图表，迅速发展了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而更加直观的吸收数据管理信息，有助于提高决策的准确性和实时性。
二、维度分解
当单数或宏观趋势，也需要打破不同维度的数据，以获得更准确的数据洞察。在选择维度时，需要进行仔细思考其对于分析数据结果的影响。
三、用户分群
对于谁符合一定的行为或背景资料，分类处理的用户，经常谈到的是用户聚类的手段。也可以同时通过进行提炼某一群用户的特定环境信息，创建该群体对于用户的画像。
而对于用户群体，可以进一步观察他们的频率购买的产品，类别，时间，所以创建了用户群体的肖像——在数据分析中，往往可以针对特定行为、特定背景的用户信息进行有针对性的用户管理运营和产品结构优化，效果会更加具有明显。
四、转化漏斗
大多数企业的现金流，可以概括为一个漏斗。漏斗进行分析是最常见的数据技术分析研究手段方法之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。
通过漏斗进行分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析企业每一个转化节点的效率。其中，往往把重点放在三个要点：
1、从开始到结束，整体转换效率是多少?
2、每一步的转化率可以是多少?
3、这一步走到原因在什么地方的损失?流失的用户提供符合哪些行为特征?
五、行为轨迹
关注轨道的行为，以了解真实的用户行为。数据索引本身往往只是抽象的真实情况，如网络分析等指标，如果你看一下用户访问和页面浏览量量，是断然不会完全了解用户如何使用您的产品——通过大数据技术手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际生活体验、发现具体分析问题，根据不同用户可以使用习惯设计企业产品、投放内容。
六、留存分析
在人口红利的时代渐渐褪去，比获得一个新的用户远不如留住老客户的成本。每一款产品，每一项工作服务，都应该核心企业关注的留存，确保做实每一个不同客户。可以理解通过数据分析的情况下保留，通过分析用户的行为或行为组和回访之间的关联，想方设法提高保留。
大数据分析步骤
1、可视化分析
不管是对数据分析老师还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2、数据挖掘算法
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、预测性分析能力
数据挖掘让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、 数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的较佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，比较把精力关注在大数据能带来的好处而不仅仅是挑战。
6、数据存储数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
大数据分析步骤分为：可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量、数据管理、数据存储数据仓库。
