零基础学数据分析，应该怎么学？-优快云博客

文章指出，数据分析不仅限于特定背景人士，文科生也能学习。关键技能包括SQL（用于数据库操作），数据可视化（用于发现数据模式），和统计学（作为数据分析的基础）。Python也是常用工具，而业务理解往往比技术更重要。提供了一条从Excel到SQL，再到数据可视化和统计学的学习路径，强调实践和理解业务的重要性。

近年来，随着互联网和人工智能的快速发展，数据分析师随之成为了热门行业。有不少同学对数据分析很感兴趣，又因为不够了解数据分析而顾虑重重：

“我是文科生出身，可以学习数据分析吗？”

“我没有编程基础，对编程也没有兴趣，可以成为高级数据分析师吗？”

“学习数据分析必须学习R和Python吗？”

对于第一个问题，小聚老师可以肯定地告诉各位同学，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。

后两个问题，涉及到数据分析学习和工具的选择，那么小聚老师就和大家具体探讨一下，从知识和应用的角度入门数据分析的路径。

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。

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。

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。