数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。
涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。
01
SQL数据库语言
作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。
大数据时代，数据正在成指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是随便一想，但凡产品有一点规模，数据量都是百万起。这时候，就需要用到数据库了。
在招聘条件中，越来越多的产品和运营岗位都会将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。
学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找一些数据做练习。小聚老师在这里给各位同学推荐MYSQL作为练习工具。
02
数据可视化
这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的模式和规律。
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，不少数据分析其实就是监控数据和观察数据。
除此之外，数据分析师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。
03
数理统计学
统计学是数据分析师最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。
统计知识会让我们从另一个角度看待数据，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）[例如：PV、UV、转化率等]出发，到基本的统计分析（T检验、方差分析等）[例如：自然增粉量、不同渠道留存率]，最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等）[例如：RMF、ABtest]。不仅要学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念，还要会利用统计的思维去思考问题。
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作为一个从超级菜鸟阶段过来的人，也曾迷茫，也曾面对一大堆资料不知所措，从无到有踩过太多的坑，在这里分享一下我总结出来的数据分析学习路径，为了让你少走弯路，避免选择困难，能用一本书搞定的我绝不会给你推荐其他多的书。即使是超级菜鸟，只要你认真按照下面的路径进行学习，我保证你能够有所收获。
在我看来，菜鸟入门数据分析所需要学习的内容依次可以分为三个方面：统计学知识、编程技能以及数据分析的方法论。
一、统计学学习统计学知识并不是让你生啃一本如《统计学原理》或《数理统计》的教科书，如果真是这样，大多数人怕是直接从入门到放弃了。这里推荐一本书：
我一直认为统计理论要与日常生活结合起来，才能理解得更直观、透彻。这本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关统计学的所有基础知识，如信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等。
二、编程技能在学习了一些统计学的基本知识后，进入编程技能的学习，数据分析主要用到的编程技能有Excel、SQL、Python/R（我推荐学Python）。Excel由于大家或多或少都会用，上手也比较容易，在这里不过多讨论。这里主要讨论SQL和Python应该如何进行学习。
SQL是什么？SQL全称是”结构化查询语言(Structured Query Language)”，是一种资料库查询和程式设计语言，用于存取资料以及查询、更新和管理关联式资料库系统。实际业务中要进行数据分析，首先得把数据从数据仓库中提取出来，SQL干的就是这个。
软件安装：
对于刚刚接触SQL的同学，可能装个Mysql都需要花费很多的时间，这里为大家找了两份Mysql的安装指南。
mysql安装 - www.cnblogs.com
MySQL安装和使用 - 梦想云端 - 博客园www.cnblogs.com软件装好了，就可以开始学起来了，针对SQL的学习，可以分为入门阶段和进阶阶段。
入门阶段：
推荐书籍：MySQL必知必会
对入门者很照顾的一本书，与其说是一本书不如说是一本小册子，不到250页的小册子，实践性很强，基本没有什么理论的堆砌，完完全全就是一本实践指南，教会你怎么用SQL语句操作MySQL。看完这本书基本就可以说是入门了。看书之余不要忘了勤加练习，这里也为大家找了一份Mysql入门练习题。进阶阶段：
此时的你已经掌握了SQL的基本语法，能对数据库进行基本的增删改查，但当你面对的数据量较大时，优化就显得很重要了。下一步就是要学会如何去优化SQL代码的运行效率。
推荐书籍：高性能MySQL
注意，这本书大家直接看第六章 查询性能优化这章即可，切勿从头啃到尾！！那么进阶阶段应该如何进行训练呢？答案是Leetcode（一个编程刷题网站leetcode-cn.com）Leetcode的数据库板块下面有一些结合实际业务的SQL题目，题目也有划分相应的难度，一开始可以先从难度低的题目开始做起，平台上可以在线编写代码以及在线测试，评论区里面也有一些人的做题思路和代码，当不会做的时候也可以参考一下别人的答案。当Leetcode的题目练的差不多的时候，你的SQL水平已经足以应付绝大多数的业务场景了。关于Python，想必我也不用进行过多的介绍，近几年数据分析、人工智能的火热也让Python成为最流行的编程语言，那么小白需要学什么，怎么学呢？
软件安装：
python好用的IDE（简单说就是写代码的平台）有很多，但对于学习数据分析的初学者而言，我还是墙裂推荐你装Anaconda，并使用jupyter作为练手的IDE，听我的错不了！（自己一开始学的时候在命令行那里敲代码，对新手而言体验极差……）
Anaconda是什么？怎么安装？（安装前先下载个谷歌浏览器）
Anaconda 的安装教程（图文）blog.csdn.net将Chrome设置为Jupyter_notebook的默认浏览器 - 云+社区 - ucloud云cloud.tencent.com
安装好Anaconda并配置好jupyter之后，就可以打开jupyter开始学习Python啦，可以花一点时间稍微熟悉一下jupyter的使用，jupyter的界面如下图所示。
基础语法：
安装完软件之后，就可以开始学习Python的基础语法啦，这方面的教程比较多，这里就给大家推荐一下我觉得还不错的，书和视频各一个。
推荐书籍：Python编程从入门到实践
再次注意，这本书也是有选择地看，直接看第二章（变量和简单数据类型）到第九章（类），其他的可以直接忽视。建议在看书时，将示例代码全部自己敲一遍，对代码而言，无他，唯手熟尔，待你将第二章到第九章的代码都敲过并理解了之后，你也就基本掌握了Python的主要数据类型，列表、字典、元组的主要操作，条件语句，循环语句，类和函数的使用，Python也算基本入门了。
如果有时候看书看不下去，也可以选择对应章节的视频课程，这里就给大家推B站的这个视频吧，也算是B站人气比较高的python入门视频课程。
如果觉得书中的例子不过瘾，想多多巩固刚学的Python语法，这里也为你准备了Python的100个小例题。
Python 100例 | 菜鸟教程www.runoob.com
Python数据分析核心工具——pandas
当你已经掌握Python的基本语法之后，就可以直接开始学pandas这个数据分析库了，怎么学呢，这里就推荐一本书。
书籍推荐：利用Python进行数据分析 原书第2版
本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。不仅有主要方法的操作演示，还有相关案例的实践。把这本书吃透，基本上你就可以灵活地使用Python对数据进行处理了。
其实，如果你认认真真走完上面SQL的学习路径，学习pandas的时候进度会很快，因为很多地方都是相通的，这篇文章总结了pandas和SQL在使用方法上的对比，学完SQL后学pandas，看看这个，你会恍然大悟。
pandas与sql 对比,持续更新blog.csdn.net
另外：建议在阅读这本书的时候，不仅把书上的代码吃透，最好还能找个自己感兴趣的数据集开始试着练手分析分析。不知道去哪里找数据集？下面给你整理了几个常见的找数据集的网站：
和鲸社区 - Kesci.comwww.kesci.com天池数据集Datasets | Kagglewww.kaggle.com
不知道该怎么着手分析？下面是我整理的50个数据分析实战项目，你可以看看别人的分析思路，再将之运用到分析你的数据集上。
易执：干货！Python数据分析50个实战项目（持续更新……）zhuanlan.zhihu.com
至此，你已经基本掌握了数据分析的基本工具，接下来就得开始学习如何结合实际业务去分析问题，学习一些数据分析的思维。
三、数据分析方法论这里直接推荐两本自己看过的不错的书
1、精益数据分析
这本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，其中的数据分析思路值得仔细揣摩。
2、增长黑客
作为最早提出“增长黑客”概念的理论先驱、带领Dropbox实现500%增长的实战领军人物，作者在书中分享了如何跨部门搭建增长黑客团队，以及实现用户和利润双增长的具体行动指南。这本书适合入门者理解增长黑客的原理与操作体系。
如果你已经走到最后这个阶段了，那么再往下继续深入，就得在实际项目中结合业务自己学习领悟了，或许，这也正是数据分析独特的魅力所在！
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