近几年，因为数据分析行业形势大好，所以吸引了很多人转行。而在这些人中，因为数据分析的内容相对简单，所以选择自学的人也不在少数，但是很多人最后都自学失败了。为什么呢？根据对一些自学转班学生的了解，小职总结出在数据分析自学过程中经常会出现的几大误区，看看你踩雷了吗？
一、注重理论，忽视实践
数据分析师一门时间重于理论的专业技能，很多同学在自学数据分析的过程中，因为很少能接触到实战项目，所以就忽视了实践操作的作用，每天死磕理论知识，觉得学好了理论就是学好了数据分析，但现实往往事与愿违。
想要学好数据分析，理论能力与实践操作能力都是必不可少的，我们在自学数据分析时一定要重视理论与实践操作相结合，利用理论知识来帮助我们操作实践，并在实际操作中检验和巩固理论知识。
二、目标不明，追求速成
一口吃不下一个胖子。想要学好数据分析，我们确实需要制定一个长远的最终目标来鞭策和激励自己，但是这个目标需要可实现且具体的，我们在为之付出努力以后是可以完成的，不然这样的目标就只是空谈。
并且，数据分析的学习是一个循序渐进的过程，不是短期能够速成的，如果你是一个零基础的小白想要一个月速成并且完成你的远大目标这是不可能的。我们需要在不同的学习阶段根据自己的学习能力制定不一样的短期小目标，如今天学什么内容，这一周学完什么内容，这样具体化、分阶段的目标才是科学有效地，是能够帮助我们学习的。
三、不提出问题，只会背答案
很多同学在自学数据分析的时候都是盲从书本知识，死记硬背，却不去思考是什么？为什么？怎么做？有可能当时确实记住了，但是到了实际运用的时候才发现全忘了。
正如上面所说，数据分析是一门非常重视实践操作的专业技能，那么我们在学习某个知识点、某个理论的时候完全可以去思考，这个结论是怎么得出来的？为什么会这样说？这个说法真的是对的吗？提出问题并且实践验证和解决问题能加深我们对内容的理解和提升学习效率。
四、机器学习学太杂，浪费时间精力
对于数据分析来说，机器学习是一个非常大的研究领域，是计算机学习过程的自动化，与人工智能有很深的重叠。从深奥的学习理论到机器人技术，范围太宽太广泛。想要在短期内全部学好几乎是不可能的。这部分人的错误观念是想要学会新网站上提到的所有新技术。
其实，就目前来看，机器学习最有价值的领域是预测建模，可以从数据创建模型以进行预测。建议自学前端的同学可以专注于一种与最相关或最有趣的预测建模，选择一个贴近生活的业务模型并专注学习。
五、忽视基础
很多人在自学的时候都觉得基础简单，所以不愿意花费太多的时间去学习。但是，对于任何一门专业学科来说，基础都是非常重要的，抛开基础谈进步是不切实际的。你越学到后面你就会发现很多内容与基础知识都有关联，学习并熟练掌握基础知识能够帮助我们更快更好地学习数据分析。
从零开始学习一门新的专业学科对于任何人来说都是非常难的，所以，在学习探索的过程中走一些弯路肯定也是在所难免的。但是，最重要的是我们如果觉得学习过程中出现了问题，我们就应该及时去思考和解决问题，而不是继续向着错误的路走下去。
