大家好，我是寶器！

今天這篇文章是寶器在知乎上的一個(gè)問答，超級菜鳥如何入門數(shù)據(jù)分析？

我的回答全文大致如下(全文很長，建議收藏閱讀)：

經(jīng)常看到很多朋友會問，入行數(shù)據(jù)分析之前我要不要學(xué)個(gè)java，學(xué)個(gè)Tableau，然后在學(xué)個(gè)Python會比較容易。好像是說，數(shù)據(jù)分析一定需要Python才能做，分析變成了為某種編程語言、某種可視化工具服務(wù)。

其實(shí)這樣誤區(qū)的是很不對的，按這種方式學(xué)習(xí)下去，即使最后Python學(xué)的很好，也挺難找到一份數(shù)據(jù)分析的工作。?

01

什么是數(shù)據(jù)分析

所以在討論這個(gè)話題之前,第一個(gè)問題可能要思考的是什么是數(shù)據(jù)分析。為了簡便，第一部分寶器先用之前整理的幾張圖回答，詳細(xì)文章請見：

數(shù)據(jù)分析只需要看懂一張圖，附下載鏈接！

請先耐心看完第一部分:

02

數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展不同階段

第二部分談的是關(guān)于數(shù)據(jù)分析這個(gè)崗位不同階段所需要業(yè)務(wù)能力和技能需求（這一部分來源參考了各種大佬的解答）。

第一階段:助理分析師，這是個(gè)使命必達(dá)的階段，你核心要做的是快速學(xué)習(xí)，執(zhí)行配合，業(yè)務(wù)能力上你需要做到幾點(diǎn)：

問題識別：在一定指導(dǎo)下準(zhǔn)確識別問題

分析規(guī)劃：在一定知道下完成分析規(guī)劃

數(shù)據(jù)獲取：提取簡單數(shù)據(jù)，了解分析方法

展示演示：能夠形成報(bào)告，展示分析結(jié)果

價(jià)值應(yīng)用：完成業(yè)務(wù)需求，提出自己的見解??

執(zhí)行和管理能力：合理分配和安排，完成分析任務(wù)即可。

影響力：這一階段基本上是學(xué)習(xí)階段，沒什么大的影響力。

第二階段:數(shù)據(jù)分析師，這是個(gè)無懈可擊的階段，你核心要做的是獨(dú)立執(zhí)行，小有成就，業(yè)務(wù)能力上你需要做到幾點(diǎn)：

問題識別：能夠獨(dú)立清晰的識別問題

分析規(guī)劃：明確范圍并做好分析規(guī)劃

數(shù)據(jù)獲取：熟練提取數(shù)據(jù)，應(yīng)用分析方法

展示演示：展現(xiàn)的條理、邏輯、表達(dá)清晰

價(jià)值應(yīng)用：提出建議并推動建議被采納

執(zhí)行和管理能力：作為核心成員、控制項(xiàng)目進(jìn)度和質(zhì)量

影響力：推動建議被采納，跨團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)調(diào)

第三階段:資深數(shù)據(jù)分析師，這是個(gè)無中生有的階段，你核心要做的是發(fā)掘項(xiàng)目，主動執(zhí)行，業(yè)務(wù)能力上你需要做到幾點(diǎn)：

問題識別：發(fā)現(xiàn)問題并轉(zhuǎn)化成分析目標(biāo)

分析規(guī)劃：提煉問題并做好分析規(guī)劃

數(shù)據(jù)獲取：熟練提取數(shù)據(jù)，指導(dǎo)員工分析

展示演示：結(jié)論突出清晰、指導(dǎo)員工

價(jià)值應(yīng)用：提出有效建議，獨(dú)立主動

執(zhí)行和管理能力：領(lǐng)導(dǎo)跨部門項(xiàng)目、尋求資源

影響力：具備一定判斷力和影響力

第四階段:數(shù)據(jù)分析專家，這是個(gè)獨(dú)當(dāng)一面的階段，你核心要做的是推動業(yè)務(wù)，輔導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，業(yè)務(wù)能力上你需要做到幾點(diǎn)：

問題識別：識別問題并推動解決問題

分析規(guī)劃：提煉問題并做好分析規(guī)劃

數(shù)據(jù)獲取：熟練提取數(shù)據(jù)，指導(dǎo)員工分析

展示演示：結(jié)論突出清晰、指導(dǎo)員工

價(jià)值應(yīng)用：提出有效建議，獨(dú)立主動

執(zhí)行和管理能力：完成影響力大的復(fù)雜項(xiàng)目

影響力：具備較強(qiáng)判斷力和影響力

第五階段:高級數(shù)據(jù)分析專家，這是個(gè)紅杏出墻的階段，你核心要做的是統(tǒng)籌規(guī)劃，名聲在外，業(yè)務(wù)能力上你需要做到幾點(diǎn)：

問題識別：思考數(shù)據(jù)的價(jià)值并規(guī)劃推進(jìn)

分析規(guī)劃：提煉問題并做好分析規(guī)劃

數(shù)據(jù)獲取：熟練提取數(shù)據(jù)，指導(dǎo)員工分析

展示演示：結(jié)論突出清晰、指導(dǎo)員工

價(jià)值應(yīng)用：提出有效建議，獨(dú)立主動

執(zhí)行和管理能力：完成影響力大的復(fù)雜項(xiàng)目

影響力：分享和指導(dǎo)，在公司層面具有強(qiáng)影響力

第六階段:資深數(shù)據(jù)分析專家，這是個(gè)諸葛連弩的階段，你核心要做的是參與決策、指揮有度，業(yè)務(wù)能力上你需要做到幾點(diǎn)：

問題識別：提出業(yè)務(wù)的前瞻性建議

分析規(guī)劃：提煉問題并做好分析規(guī)劃

數(shù)據(jù)獲取：熟練提取數(shù)據(jù)，指導(dǎo)員工分析

展示演示：結(jié)論突出清晰、指導(dǎo)員工

價(jià)值應(yīng)用：提出有效建議，獨(dú)立主動

執(zhí)行和管理能力：完成影響力大的復(fù)雜項(xiàng)目

影響力：在專業(yè)領(lǐng)域有一定影響力

03?

你需要的技能樹拆解

這一部分談的數(shù)據(jù)從業(yè)者需要學(xué)習(xí)的一些技能，下圖后面有拆解版(圖打開看更清晰)。

概括為以下內(nèi)容：

1、SQL腳本取數(shù)

SQL一定要寫的非常熟練，最好是熟悉Hive-sql，可參見以下幾篇文章：

數(shù)據(jù)分析招聘要求：熟練SQL！| 精簡版復(fù)習(xí)大綱送給大家！

解一下TMD幾道熱門數(shù)據(jù)分析面試題。

2、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論

統(tǒng)計(jì)學(xué)可分兩部分學(xué)習(xí)，第一部分是描述性統(tǒng)計(jì)，分別要掌握以下知識點(diǎn)：

第二部分是推斷性統(tǒng)計(jì)，你最少要知道中心極限定理、大數(shù)定律、置信區(qū)間、假設(shè)檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、f檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、ABtest等等。（面試考這一部分較多）可參考這篇文章：

AB test ?| 數(shù)據(jù)分析師面試必知 ！

3、機(jī)器學(xué)習(xí)理論。

這部分你需要從幾點(diǎn)準(zhǔn)備，第一要理解每個(gè)算法的應(yīng)用背景，優(yōu)缺點(diǎn)（最重要的）。第二，熟悉常見的公式推倒（不需要每個(gè)都會）。大致要掌握的是邏輯回歸、SVM、決策樹、隨機(jī)森林、Adboost、XGboost等集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（DNN、CNN、inception、ResNet、RNN、LSTM等深度學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)分析面試中很少問，不需要準(zhǔn)備那么多）

4、業(yè)務(wù)分析。

這部分可以從“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”社區(qū)、增長黑客等內(nèi)容學(xué)習(xí)，你最少要知道Pv、Uv、DAU等各種指標(biāo)，如何進(jìn)行指標(biāo)拆解、如何進(jìn)行流量分析、留存分析、用戶行為分析，啥是海盜模型，RFM模型、某個(gè)指標(biāo)下降/上升如何分析等等。寶器之前做流量分析的時(shí)候會做一個(gè)這樣框架圖，其他的也可參考：

一邊吃粽子，一邊思考流量數(shù)據(jù)分析！

5、?工具類
語言：非大數(shù)據(jù)類R、Python最多（比較geek的也有用julia的，不差錢和某些公司要求的用SAS、Matlab)。

可視化：Tableau、http://plot.ly、d3.js、echarts.js，R里面的ggplot、ggvis，Python里的bokeh、matplotlib、seaborn、Pyechart等都不錯(cuò).

其他框架、類庫（選學(xué)）：爬蟲(requests、beautifulsoup、scrapy).

04

想好自己的發(fā)展方向

數(shù)據(jù)分析的小方向比較多，分類方法也不盡相同。在這里根據(jù)技術(shù)要求的側(cè)重點(diǎn)不同，簡單的劃分為三個(gè)方向（這部分回答乘次不齊，有的是直接簡單的分技術(shù)類和業(yè)務(wù)類，這里參考廣大網(wǎng)友作答）：

1、BI方向
BI的概念已經(jīng)出現(xiàn)很久了，但仍然不過時(shí)。
重點(diǎn)在于如何設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)模型，以及如何通過BI工具從多個(gè)角度觀察數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)內(nèi)部的規(guī)律。

傳統(tǒng)的BI工具可以滿足大部分傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析場景。近些年隨著分析工具功能日趨強(qiáng)大，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的BI平臺也有了長足的發(fā)展。所以BI仍然具有強(qiáng)大的生命力。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)方向
機(jī)器學(xué)習(xí)與BI的區(qū)別在于，更多的依賴機(jī)器模擬人類學(xué)習(xí)的過程去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律，構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)模型，通過某些算法來預(yù)測未來的可能性。
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概念非常火熱，但相對入門門檻也較高，因?yàn)橄胝嬲斫饽切┧惴ǖ脑硇枰叩葦?shù)學(xué)的基礎(chǔ)。

3、行業(yè)分析方向
還有一些數(shù)據(jù)分析師，僅僅通過一些公開的市場宏觀數(shù)據(jù)，通過經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，觀察經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況，從而發(fā)現(xiàn)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律，進(jìn)一步預(yù)測未來行業(yè)發(fā)展的趨勢。這個(gè)方向也很不錯(cuò)的，但是需要對統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)學(xué)有一定基礎(chǔ)。

首先要認(rèn)準(zhǔn)自身的優(yōu)勢，參考上面列出的幾個(gè)發(fā)展方向，選擇其一進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)和實(shí)踐。

如果計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)比較好，擅長SQL和BI工具，可以向著BI方向發(fā)展；如果數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較好，可以考慮機(jī)器學(xué)習(xí)方向；如果對所在行業(yè)的業(yè)務(wù)比較精通，也可以從事業(yè)務(wù)分析或行業(yè)分析方向。

做適合的和喜歡的最重要。不論哪個(gè)方向，都是要先掌握工具使用，了解你要分析的業(yè)務(wù)流程，培養(yǎng)獨(dú)到的分析思維模式，鍛煉自己的表達(dá)。

05

一些優(yōu)秀的DA大佬，書籍推薦

Sql類我只看了三本書（我不會推薦sql必知必會系列，對比看，你會發(fā)現(xiàn)這里SQL基礎(chǔ)和進(jìn)階書寫的非常好，至少是很適合分析師看的數(shù)據(jù)庫書）：

《Sql基礎(chǔ)教程》

《Sql進(jìn)階教程》

《Hive編程指南》

統(tǒng)計(jì)學(xué):

《統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)》人大版本,

《女士品茶》

《統(tǒng)計(jì)陷阱》

《漫畫統(tǒng)計(jì)學(xué)入門》

《機(jī)會的數(shù)學(xué)》

Python、爬蟲:

《Python學(xué)習(xí)手冊》

《Python for everyone》

《對比Excel，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》

《Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》

業(yè)務(wù)、方法論及其他:

《增長黑客》

《精益數(shù)據(jù)分析》

《深入淺出數(shù)據(jù)分析》

《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》

《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù) 》

一些大佬，排名不分先后，履歷真的厲害,有行業(yè)領(lǐng)軍人物，有年輕的數(shù)據(jù)總監(jiān)，有幾十萬粉的博主。就不一一介紹了，因?yàn)槲乙彩蔷W(wǎng)上看到這些大佬的相關(guān)問答，各位有興趣可自己看：

空白白白白:

https://www.zhihu.com/people/jiafeimao/activities

鄒昕：

https://www.zhihu.com/people/xin_zou/activities

張溪夢：

https://www.zhihu.com/people/simonzhang1/activities

何明科：

https://www.zhihu.com/people/he-ming-ke/activities

秦路：

https://www.zhihu.com/people/qin-lu-17/activities

當(dāng)然還有很多優(yōu)秀的書籍和作者，這里不在一一列舉了，希望以上回答對想入手?jǐn)?shù)據(jù)分析的朋友有些幫助。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的超级菜鸟如何入门数据分析？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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