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1. 如何学习数据分析？
2. 怎样做一个时尚、干净的女孩？

如何学习数据分析？

很高兴回答您的问题。

作为一个数据分析师，结合工作我谈谈我自己的看法。

首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。

其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。

再次，学习各种软件。Excel是最最最基本的工具，各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧，个人认为SPSS更容易上手，当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握，很强大的工具，清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告，不管文字功底、概括能力、审美能力，都是有要求的。

最后，模型学习，这个没的说，要知道每个模型是用来干什么，比如决策树做画像是经常会用到的。

特别想说一点，数据分析不能只看数据，还要相对了解业务，脱离业务的数据分析什么都不是。

希望对您有帮助。

对于普通用户来说，以下是一些学习数据分析的建议：

1. 了解基础知识：首先，学习数据分析需要掌握一些基础知识，例如数据类型、数据结构、基本统计学概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通过在线课程、教科书或参考书籍来学习这些基础知识。
2. 学习统计学和数学知识：数据分析需要涉及到很多统计学和数学的概念，例如概率、***设检验、回归分析等等。因此，建议在学习数据分析前，先学习一些基础的统计学和数学知识。
3. 使用数据分析工具：了解如何使用数据分析工具是学习数据分析的关键。Excel 是一个常见的工具，而 Python 和 R 则是比较流行的编程语言。学习如何使用这些工具，并掌握一些基本的编程技能可以让您更快地进行数据分析。
4. 实践练习：理论学习和工具使用只是学习数据分析的第一步，更重要的是通过实践练习来掌握数据分析的技能。可以通过实际的数据分析项目来练习，例如使用 Excel 或 Python 对数据集进行分析。
5. 加入社群：加入数据分析社群可以与其他学习者交流经验，并学习其他人的技能。可以通过在线社群、网络论坛或参加数据分析培训班来了解更多相关知识。
6. 选择合适的 BI 工具：根据您的数据分析需求，选择合适的 BI 工具。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具进行数据分析可以大大简化您的工作流程，并提高您的数据分析效率。如果您需要学习使用 BI 工具，请考虑参加培训课程或在线教程。

学习数据分析需要一定的时间和精力， 通过坚持不懈地学习和实践， 可以掌握这一重要的技能，并且走向高薪数据分析，数据挖掘，数据开发等岗位。

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。

了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。

学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。

学习数据分析可以遵循以下步骤：

1. 学习基础数学和统计学知识。数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识，包括概率、***设检验、回归分析等。
2. 学习数据分析工具。掌握一些数据分析工具，如Excel、Python、R等，可以帮助你更好地进行数据分析。
3. 学习数据可视化。学习数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，更加直观地展示数据分析结果。
4. 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例，可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
5. 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程，可以加速学习过程并且获得实践经验。
6. 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等，可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
7. 实践练习。通过实践练习，将学到的知识应用到实际项目中，进一步巩固和提高数据分析能力。

一、数据分析前世今生

近年来，越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位，无非可以分为技术类和非技术类，技术类要运用算法搭建模型，非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。

二、数据分析的未来

不要把自己单纯地定义为一名数据分析师，企业不乏做表的（初级数据分析师）、搞模型的（高级数据分析师），财务做报表更厉害，程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能，就和PPT、Excel一样，它是来***工作的，而不是工作的全部。

三、学习路线

技术：

Excel

SQL

怎样做一个时尚、干净的女孩？

时尚这个词也容易理解也不容易理解，现在的人觉得时尚就是，会穿着，打扮时髦，就很时尚。我个人认为所胃时尚就是以正常衣服为装饰，简单大方，跟得上潮流，为人本分，知书达理，活泼，开朗，就很时尚。纯属个人意见，也许我是农村人的缘故吧，有什么意见和更好的建议请谅解

适合自己的就是时尚。不要错把渣男渣女的另类打扮当成时尚，不要盲目跟风，杂志、广告、媒体鼓吹的都不要信。最美丽的女孩儿，必定是纯天然的，身上的零件儿都是原配的。有正当职业，不抽烟，不喝酒，不交狐朋狗友，不化妆，不整容，不纹身，不逛***，不打***，不滥情……腹有诗书气自华，内涵修养俱佳，健康生活，开心工作，清新淡雅，自信自然，朴实无华，大气脱俗，美不胜收……

我这里分享2个阶段5个步骤。

干净分2步:

1 勤剪指甲，勤洗头，勤换衣服，勤刮胡子，勤修眉毛，勤刷牙，勤修鼻毛，夏天记得刮腋毛……



无它，只好这几点干净就能保障了。这几点都做不到，其他都是扯谈。

2 白色T恤，小脚牛仔裤，衣柜里准备2套以上。这样的穿搭，就是干净。

时尚分3步:

1 化妆，基本日常妆容，裸妆要掌握。这个就比单纯干净要高一个层级。化妆=尊重。这个才能上台面，例如和公司领导或者高层开会，出去参加展会或者拜访供应商和客户。说明你是有身份的人。

2 发型，时尚发型走起，该染的染，该吹的吹，发型是人形象的重要一环。
3 穿衣打扮，这个时候要求就高了，穿衣上的时尚可不容易，需要不断尝试和摸索。关注我，你会进步得快一点。

谢邀。

时尚精们总是有超高的敏感度，迅速捕捉到时尚讯息或者自身就是带货女王，随处可见的单品也能穿出大片的味道。先不说怎样摇身一变成为一个时髦精，单是成为一个干净的女孩就很讨喜啦。

一、精致篇

女孩哪有不化妆不爱美的，但有时候脏兮兮的妆容反而成了减分项，分叉的发稍显得头发乱糟糟，没抹匀的粉底，火锅味儿的香水，苍蝇腿睫毛膏等等的确不是精致女孩的扮相。
1、脸部保养 喜欢化妆的女孩尤其要注意皮肤的清洁和保养，速成的方法是面膜和化妆品，但好皮肤是一天天养出来的，比如早睡，忌辛辣，多喝水等等，说起来太容易而做起来也就太难。

2、注意细节 妆容精致的重点就在于细节。眉毛要用小眉刀一根一根修，涂脸的面霜最好是用棉棒一点一点匀开等等。总之，化妆多精细妆容就会有多精致。

3、 头发护理 无论发型怎样，一定要时常给它加营养，发膜、护理都是好方法，一头乌黑亮丽顺滑的头发不管是黑长直还是波浪卷，抑或是俏皮的短发，都是极具诱惑力的。这里有个建议，头发洗完后自然风干最好，如果不行，一定要用冷风档将头发吹干，注意日常的防护才能保护头皮。

4、 整理衣服衣服的整洁度关乎整体形象，衬衣纱类易皱的衣服在穿前先熨烫一下，线头也要注意到，衣服不求款式品牌，但如若能还原衣服最新时的样子，就是力求完美了。

5、 擦洗鞋子 鞋子的定期擦洗和护理可以整体提升个人气质。有白边的运动休闲类鞋一定要清洗那个边儿最好能白到发光哈哈。

6、 生活习惯 其实不仅是在个人穿着打扮上可以展现一个人的干净利落。干净整洁的生活习惯已经渗透到日常和工作当中了，穿着打扮只是一个部分。如果平时就是一个收纳达人，那一定不会在找东西的混乱中慌慌张张了。看看李易峰的化妆台，一如他本人一样，简练、干净。

二、时尚篇

时尚界的宠儿赫本无疑是时尚中的经典，经典中的时尚。赫本一生参演过26部电影，几乎每一部电影都会给时尚圈带来一场龙卷风，她唯一的规则就是不要盲目地跟着流行走，趋之若鹜。事实上，她总是遵循着自己的趣味，坚持着自己的步调。任何衣服穿在她的身上，绝对不会显得喧宾夺主。她的穿衣风格依旧可以在今天给出指导。

1，衬衣是经典中的时髦单品

1,寻找适合自己风格的衣服，不跟风。2,出门检查自己衣物是否整洁。3,化个谈妆，打理好自己的头发。4,***夸张的鞋子。5,洒点香水，淡淡清香，但不要那种让人闻到味道浓得恶心。6,坐有坐姿，站有站姿，不要乱靠躺。