摘要：数据分析的发展方向一般有商业方向，行业分析业务方向，和机器学习数据挖掘方向。机器学习的书籍推荐统计学习方法，机器学习，机器学习实战三本书。
作者：xiaoyu
微信公众号：Python数据科学
知乎：python数据分析师
上一篇主要分享了博主亲身转行数据分析的经历：
【从零学起到成功转行数据分析，我是怎么做的？】
本篇继上一篇将分享转行数据分析的一些经验和学习方法，看完这篇你将会解决以下几个问题：
转行数据分析需要掌握哪些学习重点？
转行学习数据分析有哪些好的学习资源？
注意：
编程基础本篇内容是针对所有想转行数据分析人员的，内容深浅不一。若内容过于简单，可直接略过，若内容过于复杂，也不必担忧
本篇涉及到的所有推荐书籍博主已经打包，文章末尾会提供获取方式
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
如果你已经了解了Python编程的基础用法想要继续深入学习Pyhon，那么博主推荐你去看：廖学峰Python教程。它基本上涵盖了Python编程入门到精通的所有知识，如果你能将这个看透，那么可以说你已经掌握了Python这门语言了。
学完了Python的理论知识，当然就需要应用，需要实战。博主之前分享了一篇文章非常适合Python初学者的实战项目，非常有趣，也易于实现。如果你也苦于找不到一个合适的练习项目，那么可以尝试一下这个练习项目：
给Python初学者的最好练手项目
数据分析基础抛开对业务层面的基本理解，学好数据分析首先需要了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。下面博主列出统计分析的几个核心内容：
描述统计，统计推断，概率论；
抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；
线性回归，时间序列；
博主推荐一本比较好的统计学书籍：统计学，这本书清晰的讲述了基础的统计学知识，非常经典。
数据分析工具 SQL语言博主之前做过一个统计，就是统计招聘网站上关于数据分析师的招聘信息关键词，其中词频最高的是SQL。这就说明了一个问题：数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。
关于SQL的学习博主推荐两个学习路径：
w3school
SQL必知必会
这个学习没有捷径，需要一个学习规划，一般学习周期不长，两个星期就可以学一遍，但是更多的是反复练习刷题，推荐到Leetcode进行一些实践练习。
Excel基本操作作为微软的一个出色表格处理工具，Excel也是数据分析师需要掌握的。因为公司很多其它部门非技术人员是不会使用编程工具的，而会使用相对简单的Excel来处理一些报表。这个时候就可能需要你可以在Excel中做一些数据分析工作然后反馈，但是也不必太深入，掌握核心的功能即可，比如：
增删改查
各类常用函数的使用
各类基础图标的制作
数据透视表等
能够熟练运用上面功能就可以，学习周期很短，甚至一天就能学会，主要是熟练。而对于剩下的复杂功能等遇到了再学习也不迟。
Python or R？R语言就是为统计学而设计的语言，是统计行业中非常高效实用的工具，目前非常受欢迎。而Python作为目前非常火爆的语言，由于其出色的科学计算包pandas，numpy，scikit-learn等的存在，非常适合于数据分析与数据挖掘，也是很多人的不二选择。
关于这Python和R，博主认为二者皆可，选择自己顺手和喜欢的。由于博主自己是Python爱好者，也因为它的简单易用，因此强烈推荐使用Python。在Python的基础上有更高级的交互式IPython工具，可以说这让数据分析变得更加方便了，博主推荐使用Jupyter notebook，非常好用，谁用谁知道，如果不知道怎么用，可以参考下面教程快速入门。
Jupyter notebook快速入门教程
如何使用Python进行数据分析？使用Python做数据分析，首先需要学会使用numpy和pandas包，因为它是Python数据分析的核心工具。numpy主要解决一些数学计算，矩阵变换，线性代数等问题，pandas更像是一张excel表，有行列定义，字段定义，以及数据变换和预处理等操作。两个计算包非常强大，pandas包自己就有两千多个方法，但是别慌，我们只要掌握核心方法就可以了。关于如何学习numpy和pandas，博主后续也会不断分享介绍，但是这里先贴出两张numpy和pandas学习的思维导图，总结的非常好。
numpy学习思维导图
pandas学习思维导图
除此之外，推荐一本特别好的Python数据分析书籍：利用Python进行数据分析，这本书是入门Python数据分析非常好的书籍，从numpy，pandas，数据预处理，数据重塑合并，数据变换等各种关于数据的操作，最后还介绍了Python的时间序列用法以及在金融领域上的应用。
另一本推荐的数据分析书籍是：深入浅出数据分析，这本书使用图表示意比较多，内容也很丰富，也是不错的参考资料。
Python数据可视化Python的数据可视化工具是matplotlib，matplotlib的功能也十分强大，将它使用好会让你的数据可视化美观清晰，吸人眼球。另外一个可视化工具是seaborn，它是在matplotlib基础上封装的更高级的可视化工具，使用方便，图表非常美观，并有FaceGrid，PairPlot，heatmap等强大的复合型可视化方法。
这两个工具的官方网站都有详细的使用说明，但如果你想快速学习核心使用方法也可以参考下面几个教程：
快速入门Matplotlib教程
Seaborn从零开始学习教程（一）
Seaborn从零开始学习教程（二）
Seaborn从零开始学习教程（三）
Seaborn从零开始学习教程（四）
爬虫和机器学习好多朋友问：数据分析岗位要求会爬虫吗？要求会机器学习吗？
首先说爬虫。其实说实话，对于数据分析而言，爬虫真不是必须的，因为一般的大公司都有专门的爬虫团队。数据分析只是将数据从数据库取出然后做数据处理和分析。不过，爬虫作为一项技能是可以在一定程度上加分的，起码在博主的面试经历中是这样的。博主之前分享过一系列爬虫技术的文章，感兴趣的朋友也可以在后台学习资源中找到，这里不赘述了。
其次是机器学习。对于机器学习，博主想说这部分还是有必要了解一下的（不是必须），因为一是可以给自己加分，另外也可以让自己清楚未来的职业方向。数据分析的发展方向一般有BI商业方向，行业分析业务方向，和机器学习数据挖掘方向。了解常用的监督和非监督模型，如朴素贝叶斯，决策树，聚类等可以让自己更加深刻得理解数据分析。
机器学习的书籍推荐：《统计学习方法》，《机器学习》，《机器学习实战》 三本书。
李航的统计学方法和周志华的机器学习（西瓜书）是大家最为熟知，最经典的书籍资源，两本书主要介绍机器学习的统计理论知识和公式推导，比较难啃，对于初学者其实并不建议花费大量时间深究。因为机器学习涉及的东西很多很杂，对于数学要有很强的功底，所以并不是短时间内可以全部掌握的。对于转行人员来说，时间是很宝贵的，因此博主建议这两本书可以作为参考，但不必盲目深入研究。而对于已经从事本行业的人员，这两本书无疑是最绝佳的参考资料，可以反复阅读。
机器学习实战这本书从实际应用的角度出发，更多的介绍了机器学习编程方面的使用，并附有大量源码分析，是非常具有特色的一本参考书籍，比较适合初始学习机器学习的人员。当然还有很多其它的参考资料，比如台大林轩田，Andrew Ng机器学习视频也是非常好的教学资源。
博主的建议是：先从宏观上了解各个模型的特征，优缺点及主要的应用，然后再慢慢由浅入深的学习各个模型算法的缘由和推导，因为这样不但会逐渐建立信心，也会对模型算法有更深刻的理解。总的来说，几本书各有特色，相辅相成，建议结合几本书一起学习效果最佳。当然，关于机器学习这部分，博主后面也会陆续给大家介绍。
资源获取方式以上就是博主对于数据分析学习方法和资源的一些分享。本篇推荐的参考资料和书籍已经打包，可以通过关注微信公众号Python数据科学扫描我的二维码获取。
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