如果您认为自己的数学很糟糕，以至于每当听到有人讨论数字时您就会发现自己不在状态，那么您可能会认为任何一种以数学为中心的路径（例如数据分析）都遥不可及。不过，我在这里要告诉你，你绝对可以克服你薄弱或长期遗忘的数学技能，成为一名数据分析师。

数据分析需要很多技能，而不仅仅是数学，您可能已经具备其中许多技能。而且，借助正确的策略、工具和思维方式，您可以成功地掌握在该领域入门所需的代数和统计知识。让我们了解您需要了解什么才能取得成功。

您实际上需要知道多少数学知识？

您需要学习的入门知识实际上并不那么可怕；大多数情况下，您需要很好地掌握基本的代数、概率和统计知识。如果你打算进入机器学习/深度学习/人工智能，你最终会需要更多，但首先要专注于建立基础，你会惊讶地发现即使这样你也能做多少。您需要做的绝大多数报告和分析都涉及基础知识，而不是花哨的算法。

要做数据分析，你也不需要是万事通手算的绝对高手。我不建议您在学习时简化该部分，因为复习它有助于更​好地理解基础概念，但最终您将使用 Python 或 Excel 来完成大部分繁重的工作。

您在学习过程中学习的许多编码也将加强您对统计学的了解并以新的方式教授给您，这确实可以帮助您保留知识。学习数据分析的美妙之处在于，你会以不同的方式一遍又一遍地重新遇到许多相同的概念。您将学习某些统计概念，然后在用 Python 分析数据框或在 Excel 中计算公式时会遇到它们。作为一个额外的好处，当你在 Python 中实际使用它们并用它们做一些事情时，任何看起来困难或抽象的统计概念都会变得更加清晰。换句话说：即使数学对您来说具有挑战性，您也会进行多次尝试以彻底学习和理解最重要的概念。

如果成为一名数据分析师不全是数学，那么它是什么？

数据分析的很大一部分涉及学习这些技术上不是数学的东西：

学习技术技能和软件：精通你选择的编码语言和任何必要的软件是成为数据分析师的重要组成部分，如果你以前没有做过编码，你可能会发现你最终花费了大部分时间建立这些技术技能。学习思维方式和分析技能：您需要学习如何使用分析技能来识别模式。您将需要学习如何通过了解其上下文来解决业务问题，以及如何在遇到困难时弄清楚该怎么做。您必须学习如何调试代码以及​​如何提出正确的问题以找到所需的答案。其中很多涉及练习您的分析和解决问题的技能，并以新的方式应用它们。根据你目前的职业，你可能已经比你想象的更了解如何处理数据，因为理解和解释数据对许多工作越来越重要。数据可视化：也许这有点像数学，但对我来说，它仍然是一个需要更多创造性思维的领域。您将需要学习如何理解和阅读各种图表，如何将它们用于 EDA，最后如何创建它们以有意义地传达您的见解。人际交往能力：交流见解是数据分析的重要组成部分，因此除了制作图表和仪表板之外，您还需要善于向各种受众展示和解释您的见解。此外，不仅仅是在被要求时自动生成数据，您将必须能够提出问题以澄清您是否正在根据需要解决问题。好的分析始于对话。不断学习的能力和愿望：在技术不断变化的领域，不断学习和保持最新的意愿和愿望是您事业成功的关键。

因此，您会发现数学和统计知识只是您成为数据分析师所需的更广泛技能的一部分。

现在，让我们谈谈如何学习你确实需要知道的数学。

学习数学：心态是关键

如果您认为自己数学不好，可能有很多因素导致您得出该结论。也许你过去在数学课上有过糟糕的经历，给自己贴上了“数学不好”的标签，然后开始过这种生活。也可能有外部力量强化了这种说法。例如，其他人可能会根据您的职业领域和/或学位来看待您并假设您擅长或不擅长什么。我们倾向于将自己归类到 STEM 或非 STEM 领域，而那个归类可能成为监狱。但为什么要让学科界限和过去的历史来定义你的潜力呢？

事情是这样的：没有人天生就不擅长数学。数学技能不是天生的，可以像其他任何东西一样学习。（当我刚刚开始我的学习之旅时，有人对我说了这句话，那是一个严肃的“啊哈！”时刻。）

但是，如果您是希望进入该领域的非数学人士，拥有正确的心态非常重要，因为您必须相信自己可以做到。如果您已经认为自己不能胜任这项任务，那么您甚至在开始之前就会失败。另外，要知道“数学焦虑”是真实存在的——有大量关于它的研究（仅谷歌）。意识到您可能已经处理或正在处理数学焦虑会帮助您对自己多一点同情心，也会让您深入了解您需要做什么才能克服这一障碍并建立信心。

就我而言，我来自人文领域。当我决定进入数据分析领域时，我已经很多年没有做过统计了。在思维方式上对我有用的是专注于好奇心，我发现它非常有效地集中学习过程并让你摆脱自我怀疑的境界。好奇心重新集中你的注意力。这种方法实际上是我教英语给有时认为自己写作很糟糕的学生时使用的方法。如果你能激发足够的好奇心并对某事真正感到好奇，它就会改变能量。你变得开放、感兴趣、投入，甚至兴奋，你不再专注于任何阻碍你的恐惧。

所以我对代数和统计产生了好奇，然后我就开始了。我不知道结果会怎样。但我惊奇地发现，我不仅会做数学，而且还能看懂，而且很有趣。这就像打开了一个我忘记存在的世界，它极大地改变了我的观点——这是无价的。你可能会发现相同的。

学习数学：将正确的策略带到桌面

要成为一名数据分析师，您确实需要一些数学技能，而且我不想根据您当前的能力水平将您可能拥有的学习曲线的陡峭程度降至最低。但我要说的是：永远不要低估决心的力量和纯粹的意志力。为自己制定一个进攻计划，然后不要让自己放弃。向自己保证，没有一天不学习，并兑现诺言。在几个月的时间里，学习真的加起来了。

幸运的是，网上有很多数学学习资源。我个人非常依赖可汗学院，然后通过 Youtube 视频补充我的学习。你可能还想找一位“数学导师”，如果有某些你不理解的概念，你可以向他提问……但如果你有具体的问题，99% 的时间你会发现其他人问过类似的问题在线提问。

作为学习策略的一部分，花点时间学习学习科学也是值得的，这样你就可以更有效地学习一些可能超出你舒适范围的东西。Barbara Oakley 的两本书值得一读：A Mind For Numbers：How to Excel at Math and Science和Mindshift：Break Through Obstacles to Learning and Discover Your Hidden Potential。前者专门针对职业转变者，所以如果是你，你可能会发现这一个特别有用。

这一切对你意味着什么

这里的主要要点是：不要让你对数学的恐惧——你可能在生命的早期就已经学会的东西——阻碍你从事数据分析师的职业。成为一名数据分析师需要很多技能，其中只有一项是数学。而且，你完全有能力学习工作所需的数学知识（然后是一些！）当你发现自己喜欢它甚至擅长它时，你会因为擅长你曾经认为的事情而获得自信你做不到的是巨大的。