为什么在人工智能火爆的现在，我们还在做数据分析
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这些年来，随着进入大数据时代，各行各业均有一个词频频被提到，那就是数据分析。那么数据分析究竟是什么呢？
数据分析就是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行处理分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以研究和概括的过程。
也就是说数据分析的目的在于将一些看来杂乱无章的数据集中起来，进行萃取和提炼，从而得出所研究对象的内在规律。
在实际生活中，数据分析已经成为人们作出判断和采取行动的基石。比如，一企业领导人可通过市场调查和数据分析，以判定市场动向，从而制定合适的生产、销售计划。
那么，小白如何快速获取数据分析的能力呢？网上有很多经验分享，你可能也听过很多学习方法，但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。
那，
最高效的学习路径应该是什么样的？
此时，你一定要清楚的是，你需要解决的问题是什么，需要哪些必备的技能，更重要的是，你需要了解基本的流程是什么。这样你才知道所学的知识，如何应用于具体的案例，并能够进行针对性的训练，做到有的放矢。
数据分析的具体流程
数据获取
数据获取的方式其实有很多，比如提取企业数据库中的数据，你需要的是利用SQL语言；爬取各大网站的数据，你需要的是编写爬虫；向公众收集各种信息，你需要的只是设计一份问卷调查。
定义数据的结构与特性，借助各种手段，进行所需数据的获取，这就是第一步。
数据录入
获取数据后，需要将所获得数据进行录入，构建相应的数据库为数据分析作准备。
数据管理与加工
借助相关软件，最简单也是基本的就是借助Spss进行数据的管理和加工，筛掉无效残缺的数据，处理好影响分析的数据，使之更适用于解决问题。
数据分析
到了这一步，选择正确的统计分析分析对处理好的数据进行分析建模是核心，借助相关统计分析软件或者编程语言进行数据分析，对于一般的应用者来说，Spss无疑是不错的选择，因为Spss能自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果。
编写分析报告
分析报告实际上就是对于数据分析结果的总结与反馈，一般需要明确统计的意义和相关含义，并根据数据的背景作出切合实际的解释，甚至是提出更为合适的方案。
超模君这么一说，大家应该感受到数据分析并没有想象中的困难，最好的学习路径是什么，就是按照解决问题的流程去学习。你了解这个流程，然后循序渐进深入每个部分，你会觉得这是一件特别容易上手的事情。
而如何获取优质学习资源，如何减少不必要的学习时间……这些都是学习过程中会遇到的问题。
不过不用担心，超级数学建模携手松哥推出的15天Spss实战课程，就是按照这样的学习路径，手把手教你掌握数据收集、分析和总结，指引你解决日常中的实际问题。
关于课程详情
【课程信息】
「 学习平台 」
腾讯课堂
「 上课形式 」
录播课程为主，直播课程课后有回放，全部课程可反复观看
「 学习周期 」
建议每周至少学习8小时，15天内可完成一遍
「 面向人群 」
统计学爱好者、数据分析爱好者、数据分析从业者
教育、心理、咨询、社会学等专业的学生、研究人员
零基础的小白、负基础的小白白
「 答疑形式 」
学习群老师随时答疑，即便是最初级的问题
「 课程资料 」
知识总结、操作详解、数据实战、课后拓展
「 课程福利 」
部分章节可免费试学、
课程优惠活动
「 学习方式 」
长按二维码
报名课程
关于学习路径
数据分析的一般流程是：“
数据获取-数据录入-数据管理和加工-数据分析-编写分析报告
”，而课程正是根据这样的流程构建整体框架，并没有从只是灌输大量理论，而是循序渐进，从基础知识结合操作讲起，再进阶提升，最后进行实战训练。每学习完一个模块，你的能力就在逐步提升。
比如学习统计基础模块，就能系统培养统计思维，掌握统计学必备知识；学习数据录入模块，就能构建出完整的Spss数据库；学习数据管理模块，你就可以掌握十种常用的管理海量数据的方法
......即便是纯小白，也不会有什么压力。
附：《15天助你掌握问卷统计与Spss实战 》课程大纲
SPPS在日常生活中的应用
第1章 问卷量表设计原则与技巧
1.1问卷理论基础
1.2问卷设计技巧
1.3问卷基本结构
第2章 统计学基础
2.1统计核心概念1
2.2统计核心概念2
2.3统计核心概念3
2.4统计描述指标1
2.5统计描述指标2
2.6统计描述指标3
2.7统计核心思维
第3章 基于Epidata的数据快速录入
3.1Epidata简介与安装
3.2调查表建立（.qes）
3.3生成REC和CHK文件及数据录入
3.4数据导出
第4章 基于移动互联网的问卷发布及数据录入
4.1问卷概述与问卷新建
4.2移动互联网问构建-单选题、多选题
4.3移动互联网问构建-填空题、矩阵题
4.4移动互联网问构建-评分题、排序题
4.5问卷设置与发布
4.6问卷分析与数据下载
第5章 SPSS数据库构建
5.1SPSS安装
5.2SPSS界面介绍
5.3间接法
5.4直接法
第6章 项目分析
6.1项目分析之极值法
6.2项目分析之共同性检验
第7章 问卷量表效度分析
7.1效度分析之内容效度
7.2效度分析之结构效度
第8章 问卷量表信度分析
8.1信度分析基础
8.2信度分析实战
第9章 数据管理
9.1文件-编辑-视图菜单解读
9.2个案排序（Sort Cases）
9.3数据转置（Transpose）
9.4合并文件（Merge files）
9.5拆分文件（Split Files）
9.6选择个案（Select Cses）
9.7加权个案（Weight Cases）
9.8计算变量（Compute Variable）
9.9重新编码（Recode）
9.10缺失值替换（Replacing Value）
9.11自动重新编码（Automatic Recode）
第10章 问卷描述性分析
10.1 计量资料-频率法
10.2 计量资料-描述法
10.3 计量资料-探索法
10.4 分类与等级资料
10.5 统计描述4种方法比较
第11章 差异性分析之t检验（计量资料）
11.1 t检验-单样本t检验
11.2 t检验-两独立样本t检验
11.3 t检验-摘要独立t检验
11.4 t检验-配对样本t检验
第12章差异性分析之F检验（多组计量资料）
12.1 F检验-单因素ANOVA
12.2 F检验-单因素多变量
12.3 协方差分析
12.4 F检验-两因素ANOVA
第13章差异性分析之卡方检验（单选题）
13.1 卡方检验基本思想
13.2卡方检验-简单四格表（单选题）
13.3 卡方检验-成组R×C表（单选题）
13.4 2组等级资料单选题分析
第14章差异性分析之非参数检验
14.1 拟合优度卡方
14.2 非参数-单样本KS检验
14.3 非参数-两个独立样本
14.4 非参数-K个独立样本
14.5 非参数-2个相关样本
14.6 非参数-K个相关样本
第15章 关系性分析
15.1相关性分析
15.2 偏相关分析
15.3简单线性回归
15.4多重线性回归分析
15.5二项logistic回归理论
15.6二项logistic回归实战1
15.7二项logistic回归实战2
15.8 主成分分析
15.9探索性因子分析
第16章多选题分析
16.1不定向多选题1
16.2不定向多选题2
16.3定向多选题
16.4 排序题
16.5 选择排序题
16.6多选题卡方检验
第17章 基于Process的中介效应与调节效应分析
17.1中介效应简介
17.2中介效应之依次检验法解读
17.3中介效应之依次检验法实战
17.4 Process插件安装
17.5 Process在中介效应中的应用实战
17.6 调节效应分析简介
17.7调节效应之回归法SPSS实战
17.8调节效应之Process法解读
17.9 调节效应之Process案例实战
17.10调节效应统计作图实战
17.11中介效应与调节效应总结
第18章 轮廓分析
18.1 轮廓分析理论讲解
18.2 轮廓分析实战解读
关于学习资料
或许你已经收藏了很多学习干货，或许你已经采集了大量的数据与案例，但超模君还是很想帮你 节约收集资料和总结学习干货的时间
因此，本次课程主要包含四个方面：
1.默认你是个小白，课程从 基础知识
2.课程中会对涉及的 知识理论 操作流程
3.课程中涉及的
数据库
，已提前上传，方便学习与实战；4.课后提供
海量实战案例
，让你学以致用，增强实操能力。
课程试听