Ⅰ 為什麼要學資料庫
說到資料庫，如果是計算機專業的同學，他們往往需要學習資料庫的原理，也就是其底層邏輯。而其他專業的同學需要學習的一般是對資料庫操作層面的技巧和語法。題主就是屬於後者。
未來是一個數字化的時代，數據是我們最為寶貴的資源。
以上是馬雲先生的話，在如今這個時代，數據的意義和重要性不言而喻。
所以，不論是哪個專業出身，未來或多或少都會捲入數據時代的浪潮之中。
數據的重要性也就在一定程度上影射了資料庫的重要性，因為數據領域的最重要的安全問題、存儲問題、關系問題等，很多方面的整合都需要依靠資料庫來完成。
數據已經不是我們傳統意義上認為的數字信息了，生活中你說的每一句話、每一個動作、每一個表情都是數據。
舉個例子，現在有很多數據分析師，他們每天最基本的工作往往不是分析數據，而是提取數據，如何把數據高效、精準地提取出來並為我所用，這是數據分析的關鍵所在，這些前提性的工作基本都是依靠資料庫來完成。
未來對數據的定義會不斷地革新，生活的方方面面都會被列入數據的行列。從某種意義上來說，數據就是信息，只是數據不能直觀地帶來價值，而信息可以，但未來，這兩者之間的距離會越來越縮小，直至劃上等號。
Ⅱ 初學前端的人如何高效學習數據字典
數據字典 是 資料庫的內容，而資料庫主要又是後端內容。你初學前端的，重點不在 數據字典，而應該在sql，在查詢，在視圖，在 界面。
你把你要做的系統對應的後端資料庫 的 數據字典 拷貝一份 即可。列印也行，隨用隨翻閱。
Ⅲ 如何自學oracle資料庫
你想學oracle幹嘛用，oracle資料庫可是大型資料庫，不說一般，就是中型企業也支付不起一年幾千萬的使用費。初學者可以先學mysql資料庫。
mysql和oracle一樣都支持sql語法，都是關系型資料庫。不同的是存儲過程不一樣，許可權管理不一樣。mysql現在是中小型企業的主流。你可以考慮一下。
你可以想想一個oracle資料庫工程師的要求，即使你達到了，企業也不敢用年輕人。所以先主要已mysql入手。
最好買一本適合初學者的書，買別的書估計初學者看不懂。再結合網上的教程，資料。
如何純粹是為了好玩，那就隨心所欲吧。首先學習什麼是關系型資料庫，關系型資料庫的特點和數據是如何查詢的這些都有助於你今後對資料庫的理解。作為一個能寫出高效的sql語句的程序員來說這個必須要理解。
然後學習sql語句，sql語句主要是對表的操作。查詢，刪除，修改，添加等操作。
然後再學習觸發器，存儲過程，視圖，控制器 。
學到這里就有一定的基礎了，接下來可以選擇學習方向，你可以深入學習資料庫許可權管理，你可以學習更多的資料庫函數來寫出高效的sql語句。
Ⅳ 如何學習數據分析
如何學好數據分析？
這個一個比較大的命題，很難一兩句話弄說的清楚，所以這個的問題很在QQ群里不太能得到一個滿意的答案。
在這里，我就以一個這數據方面的從業者的身份來說一說我的學習方法，當然有一點要說的是每個人的思想、方法、工作經歷、知識側重點都是不一樣的，所以對於如何學習這個問題可謂是仁者見仁智者見智。我這里只說一說我個人的方法，不一定是對的也不一定適用於每一個人。
數據分析這個崗位可以說很寬泛很雜，從數據錄入員到行業分析師專家都可以認為是數據分析，甚至一些搞數據挖掘、人工智慧的都可以包括到數據分析的范疇里，但是這些工作所做的事情卻相差甚遠，當然待遇也天壤之別。所以大家在應聘時不要只看崗位名稱，重要的是看看清崗位職責和要求。言歸正傳，咱們談談如何學習數據分析。
一、知識技能1、學科知識：從數據分析涉及到的專業知識點上看，他包含的比較多，包含但不僅限於以下學科：
（1）統計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析……等
（2）數學：線性代數、微積分等
（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助
（4）經濟金融：如果是從事這個行業的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了
（5）計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎麼處理出來的，要了解資料庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從資料庫里提取你需要的數據（比如使用SQL進行查詢），這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業者必備的。此外，如果要想走的更遠，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業的數據分析工具，幫助你完成工作。
這些專業知識不是一時半會能夠全面掌握的，學習的唯一捷徑就是看書、看視頻講解，看權威的書籍、看全面的知識。學習基礎知識沒有一蹴即就的方法，因為基礎，所以學起來會比較枯燥、比較漫長。如何你想在數據分析方面有長遠的發展，希望你能在基礎知識上長期堅持的學習下去。
2、軟體操作：從事數據分析方面的工作必備的工具是什麼，我大致羅列以下幾類：
（1）分析報告類：Microsoft Office軟體（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。
（2）專業數據分析軟體：OFFICE並不是全部，要從在數據分析方面做的比較好，你必須會用（至少要了解）一些比較常用的專業數據分析軟體工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析。
（3）輔助工具：比如思維導圖軟體（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。
在此需要說明的一點是：軟體只是幫助我們完成任務的工具。並不是我們只要學好的軟體操作就能很好地完成任務，因為與操作相比，如何解釋最後的結果要重要的多。即使軟體操作的再熟，如果看不懂結果，那跟不會才做沒有兩樣。而看看懂結果就需要扎實的專業知識才行。
對於以上兩點，究竟按照什麼路線來學習，先後順序如何安排，我在網上看到過一個圖，個人認為很不錯：
3、行業知識與工作經驗：這部分知識怎麼說呢，要是說在書本上一點學不來那也是騙人的，但是能真正拿為己用的，多是自己在實際的工作過程中經歷的學到的。做數據分析一定得和自己所從事的行業緊密相關，不結合業務的數據分析無異於紙上談兵。而需要要用到數據分析的行業又多的數不清，一句話，只要有數據的地方就需要有數據分析，比如互聯網、電商、金融、電信、製造業、零售業等等都是數據分析需求大戶，你不可能每個行業都很懂，但是你可以在一個行業很懂，這個懂則需要在工作過程中慢慢積累。
二、談談三者的關系打個形象的比喻，成為一個數據分析精英好比成為一個武林高手（不少朋友應該都看過武俠電影），武林高手通常具備三個要素：渾厚的內功、致命招式/稀世武器、江湖經驗。
基礎知識和行業內的經驗就好比這渾厚的內功，及時你不會作出什麼東西來也能保證別人忽悠不倒你，因為你已經是內行了；
各種軟體操作就好比致命的招式和稀世武器，一旦出手就可以招招致命、事半功倍；
行走江湖最怕的就是缺少江湖經驗，有時候被殺了都不知道是誰殺的，所以工作經驗就好比這江湖經驗，經驗豐富遇到問題才更容易應對。
所以三者相輔相成，任何一個存在短板都會影響整體的發揮，影響個人的數據分析能力水平。
三、談談如何學習1、看書
這我看來要全面系統的掌握知識，最好的辦法就是看書，看書只有看對書，沒有看錯書，選擇了一本能大幅提高自己能力、思想的書就是看對書。再此，我就不做書籍推薦了，每一塊都有不少經典的好書，但是我可以告訴你一個找書的好方法，那就是在網上書店搜索相應的關鍵詞，比如你想找統計學方面的書，那你就搜「統計學」，想看EXCEL方面的書就搜「EXCEL」，你會搜到很多相關的書籍，你可以查看書籍的目錄介紹和相關的評價看是否適合你。
2、逛專業的網站
另外一個就是經常逛一些在數據分析方面的論壇、博客。所謂逛，跟逛街一樣，我不需要東西同樣可以去逛街。所以即使你不想去找某個問題的解決方法同樣也許要去逛，因為那裡有很多也數據分析方面的知識、見解，很多內容都可能會讓你受益匪淺，同時還可以關注到高手大牛以及行業的一些動態。
3、學會向搜索引擎要答案
一個懂得學習人必須是懂得提問的人，那回答你問題的人在哪裡，不在現實中就在網路上。當你遇到難以解決的問題時，建議首先找一找手頭上的書本能不能幫你解答。如果不能，那請你在google、網路上去搜吧，很多問題十有八九在網上可以找到答案（當然那些答案並不一定是最好最優的），如果搜索不到答案，好吧，我承認你的疑問有點小偏了，那就去相關的QQ群或身邊的同事朋友那去問吧。
此外，在軟體操作方面學會想操作手冊要答案
很多關於軟體工具的書籍都只是將最主要的操作方法寫出來，對於個人而言對一款軟體的使用也只是小部分功能，而軟體操作手冊不一樣，它就是軟體的使用說明書，每個細致的功能點都會寫進去，可以說是最全面的軟體字典，在操作手冊中幾乎可以找到所有的操作方法。
為什麼這樣安排順序？ 在我看來書本上的答案要比網上的要靠譜，這個靠譜不是說網上沒有好的答案，只是說在沒有甄別能力的前提下，你看不出哪個答案是最好的。而書本不一樣，寫書人的知識水品通常要比寫出來的書的知識水品要高，書上給出的解答雖說不一定是最好的，但一定不會差到哪去。
為什麼要把搜索引擎放在第二位？
因為搜索引擎可以找到幾乎全網的內容，一句話概括就是搜到的東西全。學會使用搜索找問題答案是一種能力，是一種方法。
如果以上方法都找不到的話，就只能向朋友網友求助了。
為什麼說QQ群不是解決問題（一些非常靈活的問題除外）好辦法？
一是，群里確實有高手，但是高手通常都很忙，如果一兩句話能解答你的話，他們很樂意幫你解答，如果不是一兩句話能說清的，他們通常會沉默；二是，群里雖然有高手，但是菜鳥也不少，與其得到一個錯的結果，不如不問。
你可能要問那QQ群有什麼用，我的回答是：解決靈活性問題，交流學習心得，了解他人的動態。
向身邊朋友同事請教是本著求人不如求己原則下來說的，如果朋友熱情並且自己知道答案的話，肯定會告訴你，及時不知道有時也會幫你找一找解決辦法，還有一點是向朋友請教往往還能起到溝通感情的作用。但是有一點，大家工作都很忙，能不去麻煩別人最好還是不去麻煩。
總之，學習是個循序漸進的過程，貴在堅持，不能操之過急；因為數據分析這塊涉及的內容很廣，所以學習的原則要定好大的方向，然後不斷擴展加深知識，「哪裡不會補哪裡」。
寫了這么多也沒給大家一點知識性的內容，但都是我個人的一點看法和經驗之談，不妥的地方請同行朋友們多多指正。
本文轉載自數據控，鏈接： http://datakung.com/p=27
Ⅳ 想學習數據分析，有哪些書籍或資料參考學習
入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」
01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。
01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類
與數據分析相關的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海，即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
《Excel高效辦公數據處理與分析》
01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點，從實際應用出發，介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
《別怕，Excel函數其實很簡單》
01 內容簡介
《別怕，Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎！
2. SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
《SQL基礎教程》
01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題，幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結為「法則」，方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
SQL進階：《SQL進階教程》
01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關系資料庫的發展史，把實踐與理論結合起來，旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍
01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內容，實例豐富，便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論，而是專門針對一線軟體開發人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短，我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程，從入門到實踐》
01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》
01 推薦理由
不像別的編程書一樣，從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
《R語言入門與實踐》
01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類
《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》
01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，值得每位創業家和企業家一讀。
Ⅵ 為什麼需要學習資料庫技術
在他們經濟管理的過程中，以後是會用到這些知識的，所以才會給他們相應的知識儲備。
資料庫系統從20世紀60年代後期開始，資料庫技術的主要目的是有效地管理和存取大量的數據資源。
包括：提高數據的共享性，使多個用戶能夠同時訪問資料庫中的數據；減小數據的冗餘度，以提高數據的一致性和完整性；提供數據與應用程序的獨立性，從而減少應用程序的開發和維護代價。
資料庫技術的主要目的是研究如何組織和存儲數據，如何高效地獲取和處理數據。包括：信息，數據，數據處理，資料庫，資料庫管理系統以及資料庫系統等。
資料庫技術是信息系統的一個核心技術。是一種計算機輔助管理數據的方法，它研究如何組織和存儲數據，如何高效地獲取和處理數據。是通過研究資料庫的結構、存儲、設計、管理以及應用的基本理論和實現方法，並利用這些理論來實現對資料庫中的數據進行處理、分析和理解的技術。
資料庫技術涉及到許多基本概念，主要包括：信息，數據，數據處理，資料庫，資料庫管理系統以及資料庫系統等。