如何在业余时自学数据分析？-优快云博客

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本文介绍了数据分析的历史、未来趋势及学习路径，强调其作为必备技能的重要性。建议学习Excel、SQL、Python和数据可视化，并推荐了相关书籍和在线资源。强调理解业务和掌握统计学是关键，同时提供了业务结合数据分析的书籍建议。

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| 目录：数据分析前世今生、数据分析的未来、学习路线、推荐书籍和网站。后台回复：资料可获取本文提到的电子书和一些学习资料

一、数据分析前世今生

近年来，越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位，无非可以分为技术类和非技术类，技术类要运用算法搭建模型，非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。

二、数据分析的未来

不要把自己单纯地定义为一名数据分析师，企业不乏做表的（初级数据分析师）、搞模型的（高级数据分析师），财务做报表更厉害，程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能，就和PPT、Excel一样，它是来辅助你工作的，而不是你工作的全部。

三、学习路线

技术：

Excel
SQL
Python/Spss
可视化

理论：

数据分析思维和方法
统计学
对业务的理解

四、推荐书籍/网站

以下推荐的书籍和网站绝无任何广告嫌疑，只是自己觉得还不错分享给大家。

1、Excel学习：

没有什么推荐的书籍和网站，网上有很多大神的教程，如果时间充裕，就系统的学习一下，如果时间紧张，就用临阵用度娘也是可以解决问题的，当然，学什么都最好能够系统地学习。要记住一点，我们是用Excel进行数据分析的，所以应当从数据获取、数据处理、数据分析和输出几个方面来学习Excel。

之前的文章也有写过这方面的：

用Excel做直方图（1）：随机数发生器

用Excel做直方图（2）：频率分布直方图

用Excel做控制图

2、SQL学习

建议去W3Sschool自己学习，非常详细，附网址，https://www.w3cschool.cn/sql/。如果想要练习的话，可以从SQLZoo去练习，在线版的SQL练习教程，https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial。书的话《SQL必知必会》还不错，很精简，基本可以满足日常表的查询和维护了，想要不仅满足于查询的话，还可以参考《深入浅出MySQL》，数据库开发、优化与管理，600多页。

3、Python学习

对于非程序员出身的新手小白来说入门很简单，精通还是不容易的。如果你仅仅是停留在用Python进行数据处理和分析的阶段上，建议《利用Python进行数据分析》这本书非常不错，不要去学python开发、python编程之类的书，Python可以用来做很多事情，但对于数据分析师而言，我们可能不需要用Python来开发什么游戏、网站等，我们只需要进行数据控制、处理、整理和分析即可，系统地学一下python中的数据科学库是非常有必要的，如：Numpy、pandas等。

4、可视化

有很多可视化的工具，用Excel可以实现可视化，powerBI、Tableau、Python也可以可视化。工具的选择是一方面，另一方面是对于图表的理解，什么场合适用什么样的图表。

用Excel做排列图

5、数据分析的思维和方法

参考书籍《深入浅出数据分析》，把道理方法讲的很透彻的一本书，对于深入理解底层逻辑很友好。《谁说菜鸟不会数据分析》系列，主要是对于方法和工具使用的学习。可参考之前的文章数据分析方法论来大概了解。

6、统计学

《深入浅出统计学》非常棒的一本书，对于统计学的基本概念的解释非常直白到位，让小白能够清楚地理解这个公式为什么是这样子的，而不是直接摆公式。底层逻辑明白后，可以参考李航的《统计学习方法》，这是大学课本，有时间的话还是应该好好研究一下系统逻辑的。

7、对业务的理解

推荐《数据挖掘与数据化运营实战》，这本书对业务与数据分析怎么结合有很详细的说明和实例。

同时我也整理了一些学习资料和电子书，免费分享给大家，后台回复：资料即可获取