成為一名資料分析師，應該掌握哪些技術？
對於很多想入門資料分析師的同學來說，今天這篇文章可能要打破你們的固有思維了。現在學習資料分析的知識，或者轉行入門資料分析師，肯定是一個最好的時期。不過這個職位或職業可能並不是你想象中的那樣，所以同時也勸大家要慎入，慎入！
很多新手認為學習了資料分析，就能成為資料科學家了，在公司裡地位陡然提升，也有一些人對於資料分析在公司裡到底做什麼存在疑問？
打破第一個固有思維
資料分析師在企業裡做什麼？
說白了，解決什麼問題，需求方是誰？
大家都知道企業不養閒人，千萬不要聽說資料分析新鮮，工資高，好入門就衝進來，最好看一看資料分析具體做什麼，提供什麼價值。看一看一些真實描述：
挖數@知乎 作為一名資料分析師，每天最基本的工作不是分析資料，而是提取資料。
比如在網際網路公司最常見的場景，
是產品經理對著資料分析喊，“這周發版本了，
快點幫我提取一下這個新功能的點選率和留存率”，
“昨天有一場運營活動，幫我看一下這個banner圖的點選率和下載轉化率”，
“要發月報了，快幫我導一下這個月的活躍使用者數、下載人數、付費轉化率”。
挖數@知乎 寫SQL提取資料的工作，佔了資料分析師至少40%的時間
一夢不醒@知乎 寫SQL 指令碼：俗稱“跑資料”。
leader要一組 季度資料/月資料/週數據 ，寫一段或者N段SQL把資料跑出來。
一夢不醒@知乎 資料分析專案前中期：這個是耗時很長很麻煩的部分。
前期是基礎資料的處理清洗，基礎彙總聚合，
然後設計監測指標，指標的設計不僅僅是數學分析，
更多需要跑業務需求方那邊瞭解，
畢竟最終目的是要讓別人用，提升效率，
不是為了凸顯模型高大上。
所有需要的資料都有了之後，開始建立業務模型（數學模型），
整個建模的過程也是反覆探索資料的過程
本命五@知乎 資料分析師字面解析，資料 + 分析 得出 師（詩）。
無非就是1。獲取資料 2。用統計方法分析資料 3。將資料所包含有價值的資訊抽取出來，
以簡單的表示表達出來；從而反應出真實的業務問題，
近而支援業務決策；
我相信你看完這些具體的描述，對這個職位的感覺不會那麼虛了，對真正想入門的人來說也少了很多神秘感。
現在我來舉個例子：假如你是在電商公司做資料工作的。你的原始資料是這樣的：
作為資料分析師的你，遇到的分析需求，舉例子來說，從易到難，分別有以下段位：
段位1：給業務部門統計 ，每日/周/月，使用者 pv，uv，新增使用者，訂購使用者數，訂單數，銷售額，累計使用者，累計訂單，累計銷售額，環比。用什麼工具自己選擇！
段位2：以上原始資料用SQL自己去提取，以上分析變成自動化。每日/周/月 自動執行，節省人工。最近訂單量，銷售額有下降，請分析出原因？
段位3：從資料中分析出相同產品，不同引數對銷售的影響，並找出最佳化的引數？用什麼方法和工具自己選！
段位4：根據訂單，銷售以及不同的產品資料，預測下個月的銷量，指導庫存部門進行合理備貨，減少庫存積壓！
大家仔細讀一讀以上的分析需求，請你自己思考一下，你現在能100%保證可以解決的是哪個段位的問題？
我則給大家講講目前企業又大概做到了什麼段位
對實際情況就是這樣，大部分公司資料分析沒有那麼神奇
太多的人一上來就推薦一大堆學習材料，Excel，SQL，程式設計啊，R語言，等等等。確很少有人搞清楚為什麼要學習這些東西？
打破第二個固有思維
這麼多的資料分析技術，我應該從哪個入手學習？
肯定會有人告訴你，先學統計學，統計學是基礎，基礎都搞不清，上層建築怎麼會牢固，
但是當你真的開始學統計學的時候，你會發現大部分時間都在睡覺（那可是數學啊）
也有人告訴你，先學python，學會程式設計了，面試肯定能過，因為你有技術啊。
要我不如總結一下，資料 + 分析 你的能力成長模型
先搞清為什麼要學習這些技術？
不會SQL，不會Python，不會tableau就真的做不了資料分析師嗎？
不見得，這些只是工具而已。有人只會Excel照樣玩的很溜。
對於入門的資料分析師來說，最好的一個方法，不是學什麼統計學，也不是去記什麼資料分析模型，那些知識會讓你昏昏欲睡，從一個技術入門是最合適的（既有一定的挑戰，又不至於太枯燥）
這裡推薦的入門方法，就是先學SQL。資料庫SQL技術是一個必備的技能，更主要的是，它相對簡單，而且可以馬上上手練習，立馬有成效，有成就感。能堅持學習下去才是好的學習。
關於SQL的學習資源：
W3Cschool的SQL教程：https：//www。w3cschool。cn/sql/
優點：語法全面，比較簡單。
SQL自學網：
優點：包含教程，影片，練習，對入門者友好（算是全套了）。
書籍：
《SQL必知必會》評分：9。0，入門必備良書。金領取哥資料看文章最後謝謝閱讀。
《SQL基礎教程》作者：MICK 豆瓣評分：9。0
打破第三個固有思維
技術重要還是資料思維重要？
雖然技術很多，其實都是為了提高效率，
最關鍵是：有資料思維，有解決各個段位的問題的思路，即使用最簡單的工具也能做出成績！
不如從面試官的角度來看一看？
面試官回答關於小白找工作的一些問題？
Q1 如果你招聘， 會看重什麼技能 Excel，sql，python等？
溝通和業務理解能力 +分
數學基礎 +分
任何一個工具有解決問題能力 +分
Q2 如果你招聘，你更喜歡培訓的 OR 自學成才的 ？
相對而言，能有方法證明自己的學習能力的勝出！
Q3 一個初級資料人員會安排什麼工作？用到哪些技能？
公司只有原來人手不夠才會招聘你
-如果原來有資料團隊
從資料打雜開始做吧，很可能用不到你學的那些高深技術！
-如果原來沒資料團隊
恭喜你，有獨擋一面的機會了，挑戰只會比你想象的大！
你肯定會問，我沒有資料分析思維，也沒有資料分析工作經驗，我怎麼才能獲得？
所以，學完SQL之後，你確認自己能做資料相關工作，也感覺有一定興趣進一步瞭解的情況下這回可以看一看統計學和資料分析模型相關的知識了。
推薦學習資料：
書籍：《精益資料分析》，這本書非常香，第一它很好讀，不會像數學那麼枯燥，但是你讀完確能對每個行業的資料分析模型有了解，第二你可以在將來的工作中反覆去閱讀，對你的職業，企業，業務都會有啟示。（電子版 最後wx）
課程推薦（不是做廣告）：gitchat上有一門資料分析模型的課，幾十塊錢，大家去自己找。
統計學：《極簡統計學》，這本寫的最好，特別易懂
統計學的影片：B站，搜尋一下可汗統計學（不會睡著，講的過硬）
作者：jingedata 下載請註明來源，謝謝
打破第四個固有思維
為什麼要學習Python？
很多人說，我想少學一點。先給你一個數據分析師的成長路徑，看一看
分析一個轉行資料分析師的案例！希望對你有啟發
來自：小咪@知乎的成長日記
時間有點老，但是道理不會過時。
入門資料分析這個門，那麼就要做好終身學習的準備了。
學習Python其實還有一個好處，現在面試的過程中，你會用Python可以比很多競爭者有優勢，有時候面試官
因為你多會一門程式語言，會降低你在業務經驗方面的要求。
Python學習資源推薦：
Python基礎：
廖雪峰老師的Python（入門）教程：
https：//www。
liaoxuefeng。com/wiki/10
16959663602400
廖雪峰老師的那肯定是硬貨，不過這個教程好像對程式設計師比較友好。
對於純小白再推薦幾個資源：
1。B站小甲魚的Python影片（很簡單入門，當相聲聽也可以）
2。
http：//
xuepython。cn
文字版的教程，同時配備練習，這個特點是小白友好，知識點很細。
進階的Python爬蟲：
崔慶才的個人部落格：http：//cuiqingcai。com/，部落格裡面滿滿的Python爬蟲教程。沒的說（不是廣告）
特別提示，其實學完一門SQL語言之後，再瞭解一下資料分析思維，要是能入門的人，對於後面的學習內容會感覺越來越順，不太用擔心要學東西太多。
打破第五個固有思維
資料視覺化？
一定要注意軟實力，什麼是軟實力，資料分析報告，視覺化的報表，
演講的能力等等。
新人往往會技術傾向，喜歡做很多的技術，但是忽視軟實力，其實軟實力才是你在工作中能升職的關鍵呢。
有漂亮的報表，就想你有一個乾淨的臉蛋，是入門級的武器，不是終極武器。沒有資料視覺化的能力，等於資料分析沒有入門。
那麼，資料視覺化有哪些工具呢？
Excel
PowerBI
大名鼎鼎的Excel，其實大部分的高階資料分析師是用Excel的，就想武功一樣，大師往往用最簡單的武器，哈哈。
PowerBI
是在
excel
2016以上版本中的一個數據分析工具，它能實現資料分析的所有流程，包括對資料的獲取、清洗、建模和視覺化展示。可以說是資料分析師必備技能了。
Tableau
tableau是一款世界級的商業智慧工具軟體，最近非常流行，效率也很高，建議可以學習一下。
學生和教師可以免費使用tableau，只需要用我們的學生證資訊去免費申請一個序列碼，然後就可以下載啟用該軟體，有效期為1年，如果一年後還是學生的話，還可以用學生證再去申請一個序列號，然後再免費用一年。 tableau的下載地址：https：//www。tableau。com/zh-cn/products/desktop/download
類似 圖表秀 這樣的視覺化雲平臺 （自己問某度）
作者：jingedata 下載請註明來源，謝謝
