本篇文章給大家談談數據庫基礎知識課件，以及數據庫ppt講義對應的知識點，文章可能有點長，但是希望大家可以閱讀完，增長自己的知識，最重要的是希望對各位有所幫助，可以解決了您的問題，不要忘了收藏本站喔。
零基礎的人，怎么自學數據分析
優秀的數據分析師并不能速成，但是零經驗也有零經驗的捷徑。
市面上有《七周七數據庫》，《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》，沒錯，七周。
第一周：Excel學習掌握
如果Excel玩的順溜，可以略過這一周。但很多人并不會vlookup，所以有必要講下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。excel的各類函數很多，完全不需要學全。重要的是學會搜索。我學函數是即用即查，將遇到的問題在網上搜索得到所需函數。
重中之重是學會vlookup和數據透視表。這兩個對后續的數據轉換有幫助。
學會vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
學會數據透視表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
這兩個搞定，基本10萬條以內的數據統計沒啥難度，也就速度慢了點。80%的辦公室白領都能秒殺。
網上多找些習題做，Excel是熟能生巧。
養成一個好習慣，不要合并單元格，不要過于花哨。表格按照原始數據、加工數據，圖表的類型管理。
附加學習：
1、了解中文編碼utf-8，ascii的含義和區別
2、了解單元格格式，幫助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各類格式。
3、如果時間還有剩余，可以看《大數據時代》，培養職業興趣。
第二周：數據可視化
數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。別說平常人，數據分析師自己看數據也頭大。這時就得靠數據可視化的神奇魔力了。
以上就是所謂的可視化。排除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析師的平常工作之一就是監控數據觀察數據。
另外數據分析師是需要兜售自己的觀點和結論的。兜售的最好方式就是做出觀點清晰數據詳實的PPT給老板看。如果沒人認同分析結果，那么分析也不會被改進和優化，分析師的價值在哪里？工資也就漲不了對吧。
抽空花一段時間學習可視化的基礎,如《數據之美》
另外你還需要了解BI的概念。知名的BI產品有Tableau，PowerBI，還有國產的FineBI等。都有體驗版和免費版能下載，網上找一點數據就能體驗可視化的魅力。比Excel的圖表高級多了。
BI需要了解儀表盤Dashboard的概念，知道維度的聯動和鉆取，知道絕大多數圖表適用的場景和怎么繪制。比如以下FineBI制作的dashboard。
第三周：分析思維的訓練
這周我們輕松一下，學學理論知識。
分析思維首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，幫助數據分析師結構化思維。如果金字塔原理讓你醍醐灌頂，那么就可以學思維導圖，下載一個XMind中文網站，或者在線用百度腦圖。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽等框架。這些框架都是大巧不工的經典。你要快速成為數據分析師，思考方式也得跟著改變。網上搜咨詢公司的面試題，搜CaseBook。
題目用新學的思維導圖做，先套那些經典框架，做一遍，然后去看答案對比。因為要鍛煉數據分析能力。所以得結合數據導向的思維。
這里送三條金句：
一個業務沒有指標，則不能增長和分析
好的指標應該是比率或比例
好的分析應該對比或關聯。
舉一個例子：我告訴你一家超市今天有1000人的客流量，你會怎么分析？
這1000人的數量，和附件其他超市比是多是少？（對比）
這1000人的數量比昨天多還是少？（對比）
1000人有多少產生了實際購買？（轉化比例）
路過超市，超市外的人流是多少？（轉化比例）
這是一個快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人，是看不出分析不出任何結果。
第四周：數據庫學習
Excel對十萬條以內的數據處理起來一點不虛，但是資深的數據分析師還是笑摸狗頭，TooYoungTooSample，爺搞得都是百萬數據。要百萬數據，就得上數據庫。
SQL是數據分析師的核心技能之一。有些公司并不給數據庫權限，需要分析師寫郵件提需求，這非常不好。數據分析師經常有各類假設需要驗證，很多時候寫十幾行SQL就能得到的答案，還得麻煩其他部門導出數據。
SQL學習不需要買書，W3C學習就行了，SQL教程。大多數互聯網公司都是MySQL，我也建議學，性價比最高。
作為數據分析師，只要懂Select相關，增刪改、約束、索引、數據庫范式全部略過。你的公司心得多大才會給你寫權限。
了解where，groupby，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，leftjoin，limit，and和or的邏輯，時間轉換函數等即可。
你看，和Excel的函數都差不多。如果時間充裕，則學習row_number，substr，convert，contact等。和Excel一樣，學會搜索解決問題。不同引擎的函數也會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。
期間你不需要考慮優化和寫法丑陋，查詢幾秒和幾分鐘對數據分析師沒區別，跑數據時喝杯咖啡唄，以后你跑個SVM都能去吃飯了。
網上搜索SQL相關的練習題，刷一遍就行。也能自己下載數據庫管理工具，找些數據練習。我用的是SequelPro。
第五周：統計知識學習
統計學是數據分析的基礎之一。
統計知識會要求我們以另一個角度看待數據。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。
這一周努力掌握描述性統計，包括均值、中位數、標準差、方差、概率、假設檢驗、顯著性、總體和抽樣等概念。詳細的數學推導不用細看，誰讓我們是速成呢，只要看到數據，知道不能怎么樣，而是應該這樣分析即可。
Excel中有一個分析工具庫，簡單強大。對列1的各名詞做到了解。如果是多變量多樣本，學會各種檢驗。
《統計數字會撒謊》休閑讀物，有趣的案例可以讓我們避免很多數據陷阱。
深入淺出統計學(豆瓣)還是經典的HeadFirst系列，適應它一貫的啰嗦吧。
多說一句，老板和非分析師不會有興趣知道背后的統計學原理，通常要的是分析后的是與否，二元答案。不要告訴他們P值什么的，告訴他們活動有效果，或者沒效果。
第六周：業務學習（用戶行為、產品、運營）
這一周需要了解業務。對于數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。當然很遺憾，業務學習沒有捷徑。
我舉一個數據沙龍上的例子，一家O2O配送公司發現在重慶地區，外賣員的送貨效率低于其他城市，導致用戶的好評率降低。總部的數據分析師建立了各個指標去分析原因，都沒有找出來問題。后來在訪談中發覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。
這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，數據上根本不可能知道垂直距離這個指標。這就是數據的局限，也是只會看數據的分析師和接地氣分析師的最大差異。
對于業務市場的了解是數據分析師工作經驗上最大優勢之一。既然是零經驗面試，公司肯定也知道剛入門分析師不會有太多業務經驗，不會以這個卡人。所以簡單花一周了解行業的各指標。
《增長黑客》
數據驅動業務的典型，里面包含產品運營最經典的AAARR框架，部分非數據的營銷案例，
《網站分析實戰》
如果應聘的公司涉及Web產品，可以了解流量的概念。書中案例以GoogleAnalytics為主。其實現在是APP+Web的復合框架，比如朋友圈的傳播活動肯定需要用到網頁的指標去分析。
《精益數據分析》
互聯網數據分析的入門書籍，歸納總結了幾個常用的分析框架。比較遺憾的是案例都是歐美。
還有一個小建議，現在有不少第三方的數據應用，囊括了不少產品領域的數據分析和統計。自學黨們即使沒有生產環境的數據，也可以看一下應用Demo，有好處的。
除了業務知識，業務層面溝通也需要掌握。另外建議在面試前幾天收集該行業的業務強化一下。
第七周：Python/R學習
終于到第七周，也是最痛苦的一周。這時應該學習編程技巧。是否具備編程能力，是初級數據分析和高級數據分析的風水嶺。數據挖掘，爬蟲，可視化報表都需要用到編程能力。掌握一門優秀的編程語言，可以讓數據分析師事半功倍，升職加薪，迎娶白富美。
這里有兩條支線，學習R語言或Python。速成只要學習一條，以后再補上另外一門。
R的優點是統計學家編寫的，缺點也是統計學家編寫。如果是各類統計函數的調用，繪圖，分析的前驗性論證，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將各類分析的過程腳本化。Pandas，sklearn等各包也已經追平R。
如果學習R，建議看《R語言實戰》，照著書本打一遍代碼，一星期綽綽有余。另外還有一本《統計學》，偏知識理論，可以復習前面的統計學知識。
R學習和熟悉各種包。知道描述性統計的函數。掌握DataFrame。如果時間有余。可以再去學習ggplot2。
Python擁有很多分支，我們專注數據分析這塊，入門可以學習《深入淺出Python》。
需要學會條件判斷，字典，切片，循環，迭代，自定義函數等。知道數據領域最經典的包Pandas+Numpy。
在速成后的很長一段時間，我們都要做調包俠。
這兩門語言最好安裝IDE，R語言我建議用RStudio，Python我建議用Anaconda。都是數據分析的利器。
Mac自帶Python2.7，但現在Python3已經比幾年前成熟，而且沒有編碼問題。各類教程也足夠多，不要抱成守舊了。Win的電腦，安裝Python會有環境變量的問題，是個大坑（R的中文編碼也是天坑）。
到這里，剛剛好是七周。如果還需要第八周+，則是把上面的鞏固和融會貫通，畢竟速成是以轉崗或拿offer為目的。有機會，我會專門寫文章講解每一周的具體知識，并且用爬蟲爬一些數據做練習和案例。
文章源自知乎作者秦路
數據庫是干什么的
數據庫直接講就是數據的倉庫，用來存放數據的。但是這些數據是按照一定規則關聯存檔，可以實現快速的按照各種條件去檢索。
計算機基礎
首先，先從打字開始，熟悉鍵盤，快速的打字；
其次，熟悉計算機硬件的組成部分，學會裝系統。會使用常用的辦公軟件的應用（word，excel,ppt的使用）。c語言，c#面向對象程序。ps圖形圖像處理，網頁制作，flash動畫制作。
ppt數據庫原理技術怎么設置
1、首先打開PPT文件，點擊頁面上方的工具欄中的“插入”選項，在“插入”菜單欄中點擊“圖表”按鈕。
2、然后在彈出的插入圖表對話框中選擇需要的數據分析圖樣式，這里選擇柱形圖。
3、點擊確定后PPT頁面會跳轉出excel數據表格，在表格中可以根據需要對項目和數據進行更改。
4、更改后關閉excel表格頁面即可生成需要的數據分析圖表了。
java的基礎知識包括哪些
1、java的基本語法（基本數據類型，運算符，if條件判斷，循環語句）
2、面向對象思想（變量、方法、類，封裝，繼承，多態）
3、常用類（String，StringBuffer、StringBuilder字符串相關類，基本類型包裝類，Date、Calendar、DateFormat等日期相關類，異常機制和異常類，IO類）
4、MySQL數據庫（MySQL數據庫介紹，數據庫表、字段、字段類型，select、insert、update、delete語句，where條件查詢，聚合函數：max、min、avg、count，排序、分組查詢，聯合查詢）
5、JDBC操作數據庫（JDBC介紹，JDBC操作數據庫，sql注入漏洞，編寫一個JDBCUtils事務，批量提交如何獲得自動增長列的值）
以前學習Java的時候，看的是“如鵬網”的《這樣學Java不枯燥》視頻教程，挺好玩的，課程體系的設置可以極大的激發對編程的興趣，快速入門，學起來不枯燥，適合初學者學習。
通過開發超級瑪麗，飛機大戰，吃金幣，連連看，湯姆貓，電影的彈幕動畫等來講解Java的知識點，沒想到Java還可以這么學，蠻有成就感的，口碑不錯，基本上都是慕名而去的，具體的可以到如鵬網官網上去了解一下，有問題隨時提問，老師實時在線答疑，視頻教程，課件，源碼等都是可以免費下載的；
數據庫的表格叫什么名字
一般情況下OFFICE表格就是exce，也可以用word，級別高一點用PPT做出來也很完美
數據庫基礎知識課件的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于數據庫ppt講義、數據庫基礎知識課件的信息別忘了在本站進行查找哦。
