一、数据分析的思维和方法

为什么数据分析思维很重要? 如果我们在分析一个问题前，思维缺失的时候，往往不知道问题从哪里下手，即使拿到数据也是一脸懵逼。所以我把分析思维放到了第一步。

二、统计学

统计学是数据分析师必备的基础知识之一，是一组用于汇总数据和量化给定观测样本域属性的工具。单独的原始观察数据只是数据，还不能变为我们想要的信息或知识。有了原始数据，那么接下来的问题是：

• 什么是最常见或可预期的观测？
• 观测的限制条件是什么？
• 数据是什么样子的？

回答这些问题，我们需要借助一些统计工具来得出一些结论。借助统计学，你的分析深度、专业度和科学性都会有很大提升。

三、Excel

学习Excel是一个循序渐进的过程，这也是很多人工作中必备的工具，EXCEL学好了，日常的数据处理基本都能搞定。平常多思考如何用 excel 来解决问题，善用插件。函数和数据透视表是两个重点，结合业务场景来学习，可参考《谁说菜鸟不会数据分析》。

四、SQL

做数据分析，数据从哪里来？数据库！怎么取数据？写 SQL！做数据分析，取数、清洗数据，基本都要依赖 SQL。初入门阶段，只需了解常用的数据库类型，能够在现有的表格里面查询出数据，知道怎么用和处理数据，把数据变得规整就行。

五、数据可视化 俗话说字不如表，表不如图，一图胜千言。可视化看似是简单的步骤，但也是有造诣的。可视化说白了是一种表达，数据分析结果表达的是否到位，领导是否认同，工资涨不涨，全靠这一纸 dashboard（当然还有你“讲故事”的功力）。

六、业务分析

以上相关内容学习了一些之后，我们可以从业务的视角来结合实际情况去模拟一些业务分析场景。

基于一些数据分析方法，如象限法、多维法、假设法、指数法、二八法、对比法、漏斗法，在特定业务场景下，还衍生了通用的业务分析模型，常用的有购物篮分析模型，RFM 模型，漏斗分析模型，客户生命周期，以及预测、聚类分析等挖掘模型。

七、Python

本着提升自己，以及加大自己求职和面试的筹码，掌握 Python 或 R 绝对是加分项。有关数据分析的编程语言有 Python 和 R 语言。R 语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用 R 语言，从流行度、可用性还是学习难度来讲，Python是比较好的入门语言，Python 有很多分支，但我们学习的主题是数据分析。

️八、机器学习

这一部分我们会接触到一些概念，比如聚类、关联分析，Adaboost算法等等，你可能对这些概念还是一知半解，没有关系，后续会详细介绍。

️九、书籍

这里推荐的书📚包括但不限于数据分析相关的书籍。读书，能解决80%以上的迷茫，从书中可以学习到别人的思路，同时也会给你一定的方向感，我们一起读万卷书行万里路。

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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。

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