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隨著信息時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理變得越來(lái)越重要。數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)因此而應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)庫(kù)是一種專門(mén)用于存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)軟件，它的應(yīng)用范圍十分廣泛，包括了企業(yè)管理、金融、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域。對(duì)于計(jì)算機(jī)愛(ài)好者和IT職業(yè)人員來(lái)說(shuō)，了解和掌握數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)已經(jīng)成為必備的技能和知識(shí)。在本文中，我們將提供一份適合零基礎(chǔ)的人入門(mén)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)的指南。
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1. 什么是數(shù)據(jù)庫(kù)？
在開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)之前，我們需要了解什么是數(shù)據(jù)庫(kù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)是存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)軟件，它能夠提供高效的數(shù)據(jù)查詢、修改、刪除等操作。數(shù)據(jù)庫(kù)可以看作是一個(gè)文件柜，用于存放數(shù)據(jù)，同時(shí)提供便于管理和查詢的方式。
2. 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)
目前常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)兩類(lèi)。其中，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)最為流行，例如：MySQL，Oracle，SQL Server等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)也稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式非結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)不遵循關(guān)系模型，例如：MongoDB，Redis，Cassandra等。
3. 數(shù)據(jù)庫(kù)的基本術(shù)語(yǔ)
在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)之前，需要掌握一些基本的概念和術(shù)語(yǔ)，包括數(shù)據(jù)表、字段、數(shù)據(jù)類(lèi)型、主鍵、外鍵、索引等。其中，數(shù)據(jù)表是數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的基本單位，每個(gè)數(shù)據(jù)表都由多個(gè)字段組成，每個(gè)字段擁有特定的數(shù)據(jù)類(lèi)型。主鍵是表中唯一的標(biāo)識(shí)符，用于區(qū)分每一行數(shù)據(jù)；外鍵則是指一張表中的某些字段可以引用另一張表中的行數(shù)據(jù)。索引則是用于加速數(shù)據(jù)查詢效率的一種結(jié)構(gòu)。
4. SQL語(yǔ)言
SQL（Structured Query Language）是數(shù)據(jù)庫(kù)管理的關(guān)鍵語(yǔ)言，可以用于查詢、修改和管理數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)SQL語(yǔ)言非常重要，可以通過(guò)很多學(xué)習(xí)資料和課程進(jìn)行學(xué)習(xí)。在SQL語(yǔ)言中，可以使用SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等關(guān)鍵字來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)操作。
5. 常用數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具
為了便于實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和操作，會(huì)使用到一些常用的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具。例如MySQL的客戶端工具有Navicat Premium和MySQL Workbench，Oracle的客戶端工具有Oracle SQL Developer等。這些工具能夠方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的連接、操作和管理。
6. 數(shù)據(jù)庫(kù)安全
數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)非常重要，因此數(shù)據(jù)庫(kù)的安全也非常重要。在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)和管理事務(wù)時(shí)，需要采取一些常規(guī)的安全措施，例如采用密碼保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)、控制用戶權(quán)限、使用SSL協(xié)議等。
以上就是一個(gè)零基礎(chǔ)入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)的指南。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)需要耐心和恒心，可以從學(xué)習(xí)SQL語(yǔ)言入手，尋找一些開(kāi)源工具進(jìn)行實(shí)踐，同時(shí)要注意數(shù)據(jù)庫(kù)的安全問(wèn)題。千里之行始于足下，我們要從基礎(chǔ)開(kāi)始，逐漸深入，才能掌握數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的精髓。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析要做哪些準(zhǔn)備?
- 初學(xué)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)該看什么書(shū)?
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析要做哪些準(zhǔn)備?
學(xué)什么?
數(shù)據(jù)分析要學(xué)的內(nèi)容肆歷旁大致分為6個(gè)板塊，分爛嘩別是：
Excel
精通Excel分析工具，掌握Excel經(jīng)典函數(shù)，準(zhǔn)確快速地完成數(shù)據(jù)清洗,利用Excel數(shù)據(jù)透視及可視化，可以透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)。
MySQL
理解MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)概念及存儲(chǔ)原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語(yǔ)法掌握數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)策略，熟練使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)規(guī)范化裂橡。
BI商業(yè)智能工具
了解商業(yè)智能的核心價(jià)值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，掌握行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用。
Python
學(xué)習(xí)Python基本編程語(yǔ)言知識(shí)，了解Python程序的計(jì)算機(jī)運(yùn)行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復(fù)性工作。 掌握網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，Python數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)可視化操作，提高數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析能力。 掌握Python數(shù)據(jù)分析處理基礎(chǔ)庫(kù)，具有應(yīng)用Python語(yǔ)言解決數(shù)據(jù)分析中實(shí)際問(wèn)題能力。
數(shù)據(jù)分析思維與理論
掌握微積分、線性代數(shù)、概率論、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 掌握基本的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論、機(jī)器學(xué)習(xí)夯實(shí)基礎(chǔ)，提升數(shù)據(jù)敏感性，建立數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)素養(yǎng)。
掌握如何撰寫(xiě)行業(yè)分析報(bào)告和數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。 掌握常見(jiàn)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法如AARRR、漏斗、Aset、描述性統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析、指數(shù)系統(tǒng)搭建等，培養(yǎng)利用多種數(shù)據(jù)分析方法解決實(shí)際工作問(wèn)題能力。
機(jī)器學(xué)習(xí)
掌握機(jī)器學(xué)習(xí)常用經(jīng)典算法原理及sklearn代碼的實(shí)現(xiàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選取、調(diào)優(yōu)及模型訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及原理，增加個(gè)人核心競(jìng)爭(zhēng)力，擁有能夠用相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法為解決實(shí)際問(wèn)題能力；奠定人工智能算法入門(mén)基礎(chǔ)。
如何學(xué)?
至少花三個(gè)月掌握技術(shù)
“磨刀不誤砍柴工”，要想從為“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因?yàn)樵趺凑f(shuō)數(shù)據(jù)分析師也是技術(shù)工種。我覺(jué)得至少你要花3個(gè)月時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)一些最基礎(chǔ)的知識(shí)。
花1個(gè)月學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)及基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。
花1~2個(gè)月學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析軟件操作。
花1個(gè)月時(shí)間進(jìn)行時(shí)間項(xiàng)目操作及業(yè)務(wù)練習(xí)
數(shù)據(jù)分析入門(mén)容易提高難，題主目前處于初級(jí)階段,可以通過(guò)自學(xué)觀看視頻,或者系統(tǒng)培訓(xùn)來(lái)提高自己,已工作來(lái)說(shuō),接受系統(tǒng)培訓(xùn)會(huì)更加快速，更推薦跟著課程系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)，搭建好邏輯框架。
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)
統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，大家可以通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析最基本的一些邏輯思維。
2. EXCEL
不要小看EXCEL，它可是最初級(jí)的數(shù)據(jù)分析工具，在處理的數(shù)據(jù)量不是很大時(shí)，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎(chǔ)，平時(shí)工作中也經(jīng)常用，學(xué)習(xí)起來(lái)應(yīng)該很容易，重點(diǎn)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)于各類(lèi)函數(shù)以及EXCEL數(shù)據(jù)可視化的學(xué)習(xí)。
3.代碼語(yǔ)言的了解
數(shù)據(jù)分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強(qiáng)大的代碼知識(shí)灶坦升做支撐，所以有想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的小伙伴可以在學(xué)習(xí)之前初步對(duì)代碼有一個(gè)了解，這樣不至于真正學(xué)習(xí)起來(lái)手足無(wú)措。
關(guān)于零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析要做哪些準(zhǔn)備，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對(duì)大數(shù)據(jù)信弊工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠?qū)δ阌兴鶐椭?。如果您還想了解更多數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點(diǎn)擊本站的其隱老他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。
數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么？
(1) Excel
說(shuō)起Excel可能會(huì)有人覺(jué)得這個(gè)很簡(jiǎn)單，但是Excel確實(shí)是一個(gè)功能強(qiáng)大的利器。零基礎(chǔ)學(xué)數(shù)據(jù)分析師一定要從Excel入門(mén)，因?yàn)镋xcel是處理小型數(shù)據(jù)量企業(yè)用的最多的工具，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位中具有極其重要的地位。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有Excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)、邏輯函數(shù)）、Excel快速處理技巧（格式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）等。
(2) Mysql
SQL同樣是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，你首先要解決的問(wèn)題就是你要有數(shù)據(jù)來(lái)做分析。通常企業(yè)都會(huì)有自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)分析師首先得根據(jù)業(yè)務(wù)需要知道自己要從企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取哪些數(shù)據(jù)。企業(yè)如果部署本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，那么一定是SQL語(yǔ)言做提取數(shù)據(jù)的語(yǔ)言。SQL簡(jiǎn)單易懂，非常容易上手，并且是非學(xué)不可的。SQL語(yǔ)言從學(xué)習(xí)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始，涉及對(duì)表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的增刪改查。真正在企業(yè)里面，數(shù)據(jù)分析師一般不會(huì)有增刪改的權(quán)限，只會(huì)有查的權(quán)限。學(xué)員應(yīng)該重點(diǎn)掌握查的各種句式。
(3) Python
Python的基礎(chǔ)對(duì)于數(shù)據(jù)分析師而言是非常重要的。對(duì)于十萬(wàn)級(jí)或者百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量而言，Excel和BI都會(huì)因?yàn)檫\(yùn)行卡頓而變得完全無(wú)法使用。然而在實(shí)際企業(yè)運(yùn)用中，一次性處理十萬(wàn)級(jí)以及百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)又是非常常見(jiàn)的。而Python則是處理這種中量級(jí)數(shù)據(jù)的利器。因?yàn)镻ython有很多的第三方強(qiáng)大的庫(kù)，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫(kù)能讓數(shù)據(jù)分析師對(duì)百萬(wàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和畫(huà)圖分析。Python不僅能數(shù)據(jù)清洗，畫(huà)圖，還能用sklearn進(jìn)行大數(shù)據(jù)算法分析。雖然Python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。
(4) BI商業(yè)智能工具
BI可以理解成Excel圖表透視表的高級(jí)版。BI是將表與表相連，然后得出很多指標(biāo)圖。它是一個(gè)大屏的看板，如下圖：
BI 看板圖
企業(yè)銷(xiāo)售指標(biāo)，運(yùn)營(yíng)指逗旁標(biāo)，物流指標(biāo)等等。這些圖可以表示企業(yè)在過(guò)去5個(gè)月的平均銷(xiāo)售單價(jià)，過(guò)去24個(gè)月銷(xiāo)售的物流發(fā)貨量的變化曲線，甚至是現(xiàn)在實(shí)時(shí)的銷(xiāo)售額，這些都是企業(yè)關(guān)心的問(wèn)題。有了這個(gè)看板，領(lǐng)導(dǎo)層在監(jiān)控企業(yè)業(yè)務(wù)方面就有了非常直觀的數(shù)據(jù)，以供他們及時(shí)做出決策調(diào)整。現(xiàn)在市面上比較流行的BI軟件，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟件實(shí)際上都是非常類(lèi)似的，學(xué)起來(lái)難度也不大。學(xué)習(xí)FineReport、FineBI由入門(mén)到精通，快速挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息，讓企業(yè)決策有數(shù)據(jù)依據(jù)鉛指消，從而驅(qū)動(dòng)企業(yè)決策和運(yùn)營(yíng)。
(5) 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)
數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論是數(shù)據(jù)分析師的理論基石。數(shù)理統(tǒng)計(jì)包括概率論，統(tǒng)計(jì)學(xué)，線性代數(shù)，以及基礎(chǔ)的微積分理論。這些內(nèi)容都不需要理解的很深，但是對(duì)它們的原理以及內(nèi)涵都需要有所掌握。由于整個(gè)數(shù)據(jù)分析的源頭其實(shí)就是脫胎于描述性統(tǒng)計(jì)分析的。描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)樣本的總數(shù)、均值等指標(biāo)做統(tǒng)計(jì)的；而數(shù)據(jù)分析后續(xù)涉及到的算法則是架構(gòu)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上更深一層次的建模。因此，掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)知識(shí)對(duì)于入門(mén)數(shù)據(jù)分析師而言是基礎(chǔ)且必要的。
那數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論是什么呢？數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論實(shí)際上是學(xué)習(xí)各個(gè)行業(yè)所運(yùn)營(yíng)的分析模型。例如，對(duì)電商而言，漏斗分析可以分析出來(lái)進(jìn)入主頁(yè)的人數(shù)PV1，到進(jìn)入服裝板塊的人數(shù)PV2，PV2/PV1就可以得出一個(gè)進(jìn)入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關(guān)分析，A/B test等。對(duì)于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來(lái)講，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是必須要學(xué)習(xí)的槐知知識(shí)。其實(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)知識(shí)也不復(fù)雜，就是根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求將指標(biāo)拆解到最細(xì)，然后運(yùn)用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。
(6) 機(jī)器學(xué)習(xí)
最后一個(gè)進(jìn)階要求數(shù)據(jù)分析師掌握對(duì)大量數(shù)據(jù)分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統(tǒng)計(jì)分析和運(yùn)用數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法進(jìn)行分析了，而是進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析的本質(zhì)是利用已有的數(shù)據(jù)做出一套變量x，與預(yù)測(cè)最終值y之間的關(guān)系（也就是數(shù)學(xué)算法公式），然后利用這套算法，將更多的x輸入算法中去得出一個(gè)預(yù)測(cè)的y值，這里聽(tīng)不懂沒(méi)關(guān)系?？傊?，這個(gè)階段的數(shù)據(jù)分析是利用大量的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建出一套數(shù)學(xué)公式（也就是算法），用這個(gè)數(shù)學(xué)公式去對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。比如說(shuō)：一個(gè)人大量地刷體育短視頻，根據(jù)算法可以得出這個(gè)人可能對(duì)觀看足球比賽的騰訊體育會(huì)員感興趣。這類(lèi)推斷和預(yù)測(cè)對(duì)于商業(yè)世界是有著極大變現(xiàn)意義的。要想成為掌握算法的數(shù)據(jù)分析師，機(jī)器學(xué)習(xí)是不可跳過(guò)的入門(mén)。學(xué)員應(yīng)該從簡(jiǎn)單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學(xué)習(xí)等，逐漸學(xué)習(xí)更多像決策樹(shù)，隨機(jī)森林，SVM等更高級(jí)的算法。
初學(xué)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)該看什么書(shū)?
1、《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論(第5版)》作者：王珊/薩師煊這本書(shū)是數(shù)據(jù)庫(kù)理論知識(shí)的經(jīng)典教材，零基礎(chǔ)入門(mén)必看。
2、《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概念(原書(shū)第6版)》作者：Abraham Silberschatz/Henry F.Korth/S.Sudarshan國(guó)外經(jīng)典數(shù)據(jù)庫(kù)理論書(shū)籍，有助于深入理解數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)，從原理和實(shí)用的角度入手，涵蓋了數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域諸多知識(shí)面。
3、《分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)原理(第3版)》作者：M.Tamer Ozsu/Patrick Valduriez這本書(shū)主要介紹分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的基本概念、基本理論和設(shè)計(jì)問(wèn)題，涵蓋了分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和管理，有助于深入理解分布式數(shù)據(jù)庫(kù)消族系統(tǒng)。
4、《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)(第2版)》作者：Hector Garcia-Molina,Jeffrey D.Ullman數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核研發(fā)人員的必讀書(shū)籍，有粗橋沖助于深入理解數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的原理，包括存儲(chǔ)管理器、查詢處理器和事務(wù)管理器等。
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當(dāng)前名稱：數(shù)據(jù)庫(kù)零基礎(chǔ)：入門(mén)指南(數(shù)據(jù)庫(kù)零基礎(chǔ))
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