专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。 （3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。目标行业的相关理论知识。
第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。
一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。
一是数据的间接来源；一是数据的直接来源，提高数据质量方法如下：准确性。数据在系统中应符合业务规则和统计口径，常见的数据准确性的问题有：数据来源存在错误，数据采集、使用、管理的过程中，业务缺乏规范，导致数据缺乏准确性。完整性。
资源丰富：文献研究可以提供丰富的信息来源，包括已有研究、报告、书籍、期刊文章、统计数据等。 时间效益：相对于进行新的实验或采集新的数据，文献研究通常需要更少的时间和资源。 广度和深度：文献研究允许研究者涵盖广泛的主题，并深入了解已有研究的细节和发现。
一般在数据分析前有特定的场景以及目的，有时可以根据分析目的进行选择分析方法，从而更快的进行数据分析。比如一组数据想要研究不同性别对于商场满意度是否有差异。也许可以使用方差、t检验、卡方检验等方法，但是具体选择哪种方法要根据数据类型以及结构来决定。
采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
1、一般来说，数据的质量要求就是基本数据一定要可靠，一定要及时发现并改正数据的错误，最后就是要求数据能够匹配数据处理平台的处理数据机制。下面就由小编分别给大家讲讲这些。数据一定要准确可靠。
2、宏观经济分析中，对信息、数据的质量要求包括：①准确性；②系统性；③时间性；④可比性；⑤适用性。
3、从质量保证的角度出发，为了使分析数据能够准确地测定被测物质含量，反映生产过程的状态，要求分析数据要具有代表性、准确性、精密性、可比性和完整性。分析数据的“五性”反映了品管部对分析工作的质量要求。代表性 代表性是指在具有代表性的时间、地点，并按规定的取样要求采集有效样品。
4、统计分析报告的质量要求包括准确性、可靠性、完整性、一致性等方面。准确性：准确性也叫准确度，指在统计分析报告中某一试验指标或性状的观测值与其真值的接近程度，即指某一事件的准确程度。可靠性：可靠性是统计分析报告在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力。
5、数据的及时性 数据的及时性（In-time）就是数据能否在需要的时候得到保证。我们月初会对上个月的经营和管理数据进行统计汇总，这些数据能否及时处理完成，财务能否在月度关账后及时核算。数据的及时性是我们数据分析和挖掘及时性的保障。
6、实际上，在整个数据质量的控制过程中，人仍然是关键因素。例如，仅仅数据的录入就涉及很多人： 销售人员会录入客户信息和交易数据，客户服务部门的工作人员除了录入交易数据外，还会录入所服务公司的新的联系人，订单录入人员会输入客户身份信息。
