数据分析入门学习指南|零基础小白必看_数据分析从头学

数据分析在如今的求职场上越来越重要。然而，让很多朋友困惑的是，我是没有编程基础的小白，能学会数据分析么？该如何学习数据分析呢？

其实，如果你打算成为一名数据分析师，如何出身并不重要，数据科学是一门应用学科，你需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面我就简单提供一个数据分析入门的路径。

第一阶段：Excel数据分析

每一位数据分析师都脱离不开Excel。

它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。

对于没有经验的你，Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。

第二阶段：SQL数据库语言

作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。

DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。

会在招聘条件中，越来越多的产品和运营岗位，将会SQL作为优先的加分项。SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步。

主要了解数据库查询语言，where，group by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。

学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。客户端这里推荐MYSQL。

推荐书籍：《MYSQL必知必会》

第三阶段：数据可视化&商业智能

数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。

可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。

除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。

可视化的工具有很多，这里我推荐Tableau或者FineBI。这两款都不要编程功底，实现起来简单，功能强大。下图是Excel制作销售管理分析仪案例：

Tableau制作股票分析仪：

FineBI可视化分析：

推荐书籍：《用图表说话》-麦肯锡

第四阶段：数理统计学

统计学是数据分析最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。

统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。

这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。

推荐书籍：《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤；《统计学》-贾俊平

第五阶段：数据分析与软件应用

SPSS是统计分析入门软件，如果你想快速入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS。

SPSS软件是世界三大统计分析软件之一，以其易于操作、易于入门，结果易于阅读的优点，一直备受数据分析人员的青睐，一般经过短期学习即可用SPSS 做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。

学习SPSS的重点并不在于软件本身，而是相关的统计学知识，这也是在前面建议大家铺垫的，也就是你要学会怎样去分析“输入数据后，软件给你呈现的结果”。

推荐书籍

《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐筱刚

《胸有成竹 数据分析的SPSS／SAS EG进阶》-常国珍

《SPSS统计分析基础教程+高级教程》-张文彤

第六阶段：数据挖掘与软件应用

数据挖掘，英文是Data Mining 也叫作数据勘探，类似于采矿，但是数据是贫矿。我们需要结合行业课题，利用数据挖掘工具，建置数据挖掘模型，发掘规律和商业价值。另外数据挖掘是交叉学科，涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科，是一个运用广泛和富有前景的学科领域。

学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。

对于工具，这一阶段，建议选择一门编程语言来学习。

Python或者R语言，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。

对于R和Python，我们应该使用哪种语言，已经争论很多年了，至今没有定论… 事实大概是Python的主要功能是编程，除了单纯的数据分析，在很多领域还有广泛利用，所以就业市场上对Python的需求是远大于R。

R主要侧重统计功能，在统计方面显示出了很多的优势，用R做单纯的数据分析还是妥妥的稳稳的。但是往数据科学方向走的话，R就有点顶不住了，轮到Python扬眉吐气了…

是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。以下以python介绍语言学习的路径：

Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。Python学习导图：

推荐书籍：

《笨方法学Python》《像计算机科学家一样思考》

《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《数据科学入门》

《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》

《数据挖掘实战》

《Python深度学习》

第七阶段：数据分析行业应用和数据分析思维

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。

推荐书籍：《增长黑客》；《精益数据分析》

以上就是商业数据分析师的完整进阶路线，如果你沿着此路线学习，相信你在数据分析道路上有所收获。

最后

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多多交流问题，互帮互助，这里有不错的学习教程和开发工具。
（python兼职资源+python全套学习资料）

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。


最后，千万别辜负自己当时开始的一腔热血，一起变强大变优秀。