數據分析入門的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

人人都學得會的網路大數據分析入門：一步步教!超詳細!專為非專業人士所寫的機器學習指引

為了解決數據分析入門的問題，作者贊贊小屋 這樣論述：

你是領先群倫的專業人士， 因此擔心自己或公司在資訊技術日益進步的時代淪為落伍者？ 你覺得｢大數據、機器學習｣對你來說是「遙不可及」嗎？ 你更憂慮不知道該如何下手？！ 這本書就是來教你「具體該怎麼做」！ 　　作者精心設計用最白話、最易懂的方式，一個步驟一個步驟地教你如何由網路收集資料、如何統計分析。 　　只有建立你自己的資料庫、活用大數據， 　　靠量化分析才能讓你做出最精準的判斷與決策， 　　無論你是否學過，只要有一部電腦或一台筆電！ 　　這是一本任何人都學得會，並且做得到的大數據、機器學習之最佳入門書！ 　　其實，任何背景的人要從網路下載大量資料，進行量化分析，甚至導入機器學習的方法，

做更進一步的分析，都只要幾個小時的「苦練」。 　　市場上有關程式設計、甚至機器學習的書及課程很多，他們的目的是在教導讀者全面性的觀念，而你學會之後，再運用在你有興趣的地方。這樣很好，不過，對初學者而言較難。大多數人學會了之後，也不知如何運用。 　　本書則是以不同的方式編寫，作者先教你如何由網路上下載資料，再教你整理並分析的相關技術。我們會把所有的程式碼上網公布，方便你剪貼運用，你可以很快的用這本書的內容做資料收集及分析的工作（特別是量化分析）。 　　你不必成為程式設計師，但是至少要知道如何運用資訊科技來搜集並分析資料。而且雖然萬事起頭難，可是你一旦會用excel vba、簡單的機器學習工

具來分析資料，你會發現再擴展到其他領域其實不是那麼難。你由此出發，有興趣再去補其他資訊科技之不足。 　　你可能會問為什麼要學會資料分析、機器學習的相關技術，好吧！俗氣的來說，這是當紅的技術。而且你如果把它運用在工作上，可以提升你或你公司的營運效率。 　　我想你應當受夠了和老闆及同事開會時各說各話的情況，決策全憑大家的「捷思」法，舉出版一本書的例子來說：我認為投資書要以投資系統為寫作主題，而你認為要寫名詞解釋的入門書比較好，雙方都可以自憑記憶找出佐證，但是由網站把所有書下載，比比看誰賣得好、誰出得多，在量化的基礎上不僅可以免除偏見，並有助於進行更進一步的討論。 　　現有軟體已經可以對固定化

格式的資料進行大量的分析，不過，機器學習的技術可以讓資料分析有更高的可信度。一些需要人工判斷的資料，要先經過人工處理、分群，然後再加以分析。如果資料幾百筆，OK，你用人工分。但如果資料上萬筆呢？如此就要引進機器學習的技術，讓它替你分群，或是讓它學會你分群的邏輯，接手你的工作。 　　以上聽起來有點難，但是原理不難理解，本書也將提供入門的指引。 本書特色 　　◆專心於資料分析的資訊技術，減少學習的負擔 　　一般的上班族就算對資料的分析有需求，對程式的設計也沒有興趣，本書只討論有關資料取得、分析等方面的程式工具。有資料分析需求的讀者，學會這些就夠了，其他的有時間再深入。 　　◆大量的程式可供

下載套用，拿來改一改就可以用了 　　分析網路資料大約有幾個部分：資料下載、資料整理、資料分析。其中運用到的程式語法說多不多，說少不少，一個一個重新打，很煩人。本書的所有程式碼都開放下載，你自己修改起來就方便許多。 　　◆作者成立讀者社群，提供相關資訊下戴，也有利於相互共同學習  

數據分析入門進入發燒排行的影片

企業導入大數據分析系統的流程與影響因素之探討

為了解決數據分析入門的問題，作者吳思緯 這樣論述：

隨著科技的發展，大數據所帶來的潛在機會與影響越來越受到企業與研究者的重視，麥肯錫（McKinsey）顧問公司早在2011年就曾發表文章，說明「大數據是下一個創新、競爭、及生產力的先鋒代表」。儘管數據分析富含巨大的商業價值，企業亦明白數據分析可以帶來的潛在價值，但是企業該如何有效導入大數據分析系統並發揮其價值，仍是一大挑戰。本論文主要的目的即是針對此一重要議題進行探討。本研究針對大數據分析的概念、資訊系統導入流程與關鍵成功因素等文獻進行探討與整理，進而提出一個包含「組織管理」、「參與人員」、「科技系統」、「資訊系統導入流程」與「導入成效與價值」等五構面的研究架構，其中導入流程包括：「導入階段」

、「執行階段」與「後執行階段」。接著選擇一家代表性的公司，進行深入的質性個案研究。所得到的主要研究結論如下：結論一：企業導入大數據分析系統時，在執行階段會採取近似敏捷式管理與做 中學的方式；而在後執行階段，則會透過經驗與產業知識的累積，以逐步發揮成效。結論二：企業導入大數據分析系統時，會強調資料的正確性與資料定義的釐清。也會強調累積知識的儲存、更新與安全性。結論三：企業導入大數據分析系統時，在流程上，會透過適時地重新設計流程與汰換工具以強化流程再造。也會強調系統工具轉換時的檢查。結論四：企業導入大數據分析系統時，其數據分析團隊成員的IT技術與商業洞察都是很關鍵的能力。結論五：企業在導入大數據

分析系統時，高階主管的支持，不論是在導入前、執行或後執行階段，皆扮演重要的角色。結論六：企業導入大數據分析系統時，特別在執行階段與後執行階段，其企業流程再造會影響系統運作的效率與跨部門間的合作。本研究最後並提出實務上的意涵與後續研究的建議。

數據分析從入門到進階

為了解決數據分析入門的問題，作者陳紅波等 這樣論述：

本書由一線數據分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數據分析工作中常用的數據分析方法與工具。本書包括5章內容，分別是數據分析入門、數據分析——從玩轉Excel開始、海量數據管理——拿MySQL說事兒、數據可視化——Tableau的使用、數據分析進階——Python數據分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業真實場景的案例，幫助讀者在提高數據處理技能的同時加深對數據分析思維的理解。 本書適合有志於從事數據分析工作或已從事初級數據分析工作的人士自學，也可作為產品經理、運營人員、市場人員、對數據分析感興趣的企業高管以及創業者的參考用書。陳紅波，碩士，「大海魚數據分析」公眾號運營者。曾就職於國內大型金融

、遊戲、電商公司的數據部門，擔任高級數據分析師一職，具有豐富的行業數據分析經驗。目前主要負責企業數據部門的管理工作，內容包括數據治理、報表架構、數據支持、業務分析、數據咨詢等。 劉順祥，統計學碩士，「數據分析1480」公眾號運營者。曾就職于唯品會電商平台，擔任高級數據分析師一職。目前就職於國內某數據咨詢公司，為聯想、亨氏、美麗田園、喜力、網魚網咖等企業提供數據咨詢服務。著有《從零開始學Python數據分析與挖掘》一書。