数据分析入门学习指南|零基础小白必看

数据分析在现在的求职场上越来越重要。但是，让很多朋友困惑的是，我是没有编程根本的小白，能学会数据分析么？该若何进修数据分析呢？

实在，假如你筹算成为一位数据分析师，若何身世并不重要，数据科学是一门利用学科，你需要系统提升数据获得、数据分析、数据可视化、机械进修的水平。下面我就简单供给一个数据分析入门的途径。

这里分享一份干货材料，是数据分析全流程常识图谱，包括数据分析五个阶段的要求技术和方式论，数据人必备！高清电子版下载地址：

第一阶段：Excel数据分析

每一位数据分析师都离开不开Excel。

它是平常工作中最常用的工具，假如不斟酌性能和数据量，它可以对付绝大部分分析工作。虽然现在机械进修满地走，Excel照旧是无可争议的第一工具。

对于没有经历的你，Excel是一款必须熟练的工具。它是平常工作中最常用的工具，假如不斟酌性能和数据量，它可以对付绝大部分分析工作。

第二阶段：SQL数据库说话

作为数据分析职员，我们首先要晓得若何去获得数据，其中最多见的就是从关系型数据库中取数，是以你可以不会R，不会python，可是你不能不会SQL。

DT时代，数据正在呈指数级增加。Excel对十万条之内的数据处置起来没有题目，可是往小处说，凡是产物有一点范围，数据都是百万起。这时辰就需要进修数据库。

会在招聘条件中，越来越多的产物和运营岗位，将会SQL作为优先的加分项。SQL是数据分析的焦点技术之一，从Excel到SQL是数据处置效力的一猛进步。

主方法会数据库查询说话，where，group by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时候转换函数等。

进修SQL最快的方式是能自己下载数据库治理工具，找些数据练习。客户端这里保举MYSQL。

保举书籍：《MYSQL必知必会》

第三阶段：数据可视化&贸易智能

数据可视化才能已经越来越成为各岗位的根本技术。领英的数据报告显现，数据可视化技术在历年年中国最热门技术中排名第一。

可视化工作几近是你正式停止数据分析的第一步，经过SQL拿到数据以后，我们需要利用可视化方式摸索和发现数据中的形式纪律。

数据分析界有一句典范名言，字不如表，表不如图。现实上撤除数据挖掘这类高级分析，很大都据分析就是监控数据和观察数据。

除此此外，数据分析的大多时辰都是要兜销自己的概念和结论的，而兜销的最好方式就是做出概念清楚数据详实的PPT和报表给老板看。

可视化的工具有很多，这里我保举Tableau大概FineBI。这两款都不要编程功底，实现起来简单，功用强大。下图是Excel建造销售治理分析仪案例：

Tableau建造股票分析仪：

FineBI可视化分析：

保举书籍：《用图表措辞》-麦肯锡

第四阶段：数理统计学

统计学是数据分析最重要的根本之一，是数据分析的基石和方式论。

统计常识会要求我们以另一个角度看待数据。当你晓得AB两组的差别用均匀值看是多傻的工作，你的分析技能也会明显进步。

这里我们需要从根本的统计理论(描写性统计、区间估量、假定检验等)动身，到根基的统计分析（T 检验、方差分析等），最初到贸易常用的模子（回归分析、方差分析等），进修数据分析背后的逻辑，把握适用统计学的概念和会操纵统计的思维去思考题目。

保举书籍：《从零进阶 数据分析的统计根本》-曹正凤；《统计学》-贾俊平

第五阶段：数据分析与软件利用

SPSS是统计分析入门软件，假如你想快速入门而又不想进修编程，我保举利用SPSS。

SPSS软件是天下三大统计分析软件之一，以其易于操纵、易于入门，成果易于阅读的优点，一向备受数据分析职员的喜爱，一般经太短期进修即可用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。

进修SPSS的重点并不在于软件自己，而是相关的统计学常识，这也是在前面倡议大师铺垫的，也就是你要学会怎样去分析“输入数据后，软件给你显现的成果”。

保举书籍

《如虎添翼 数据处置的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统计分析根本教程+高级教程》-张文彤

第六阶段：数据挖掘与软件利用

数据挖掘，英文是Data Mining 也叫作数据勘察，类似于采矿，可是数据是贫矿。我们需要连系行业课题，操纵数据挖掘工具，建置数据挖掘模子，挖掘纪律和贸易代价。别的数据挖掘是穿插学科，触及统计学、计较机、机械进修、运筹学等多门学科，是一个应用普遍和富有远景的学科范畴。

进修算法模子包括线性回归、逻辑回归、主成份分析、因子分析、聚类、关联法则、决议树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经收集等。

对于工具，这一阶段，倡议挑选一门编程说话来进修。

Python大概R说话，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘偏向是必备项，说话相比力工具加倍灵活也加倍适用。

对于R和Python，我们应当利用哪类说话，已经争辩很多年了，至今没有定论...... 究竟大如果Python的首要功用是编程，除了纯真的数据分析，在很多范畴还有普遍操纵，所以失业市场上对Python的需求是远大于R。

R首要偏重统计功用，在统计方面显现出了很多的上风，用R做纯真的数据分析还是妥妥的稳稳的。可是往数据科学偏向走的话，R就有点顶不住了，轮到Python扬眉吐气了......

能否具有编程才能，是低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先容说话进修的途径：

Python则是万能的胶水说话，适用性强，可以将分析的进程剧本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是很是丰富。Python进修导图：

保举书籍：

《笨方式学Python》《像计较机科学家一样思考》

《Python数据科学手册》《操纵Python停止数据分析》《数据科学入门》

《机械进修实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》

《数据挖掘实战》

《Python深度进修》

第七阶段：数据分析行业利用和数据分析思维

对于数据分析师来说，营业的领会比数据方式论更重要。固然很遗憾，营业进修没有捷径。

保举书籍：《增加黑客》；《精益数据分析》

以上就是贸易数据分析师的完整进阶线路，假如你沿着此线路进修，相信你在数据分析门路上有所收获。

更大都据分析相关工具，可以关注我的公众号“数据分析不是个事儿”并答复“工具”关键字获得！