数据分析在当今的就业市场中变得越来越重要。然而，让很多朋友困惑的是，我是一个没有编程基础的小白，能学好数据分析吗？如何学习数据分析？事实上，如果你打算成为一名数据分析师，你的背景是什么并不重要。数据科学是一门应用学科。你需要系统地提升数据采集、数据分析、数据可视化和机器学习的水平。下面我将简单提供一个数据分析的入门路径。第一阶段：Excel数据分析每个数据分析师都离不开Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理大部分的分析工作。虽然现在机器学习无处不在，但Excel仍然是无可争议的第一工具。对于那些没有经验的人来说，Excel是必备工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以处理大部分的分析工作。第二阶段：SQL数据库语言作为数据分析师，首先要知道如何获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中获取数据，所以你可能不知道R或者python，但是你不会SQL.DT时代，数据呈指数级增长。Excel处理10万条以内的数据没有问题，但是说得委婉一些，只要产品规模不大，数据都是百万级别的。这时候就需要学习数据库了。在招聘条件中，越来越多的产品和运营岗位会把SQL作为优先加分项。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。主要了解数据库查询语言，where、groupby、orderby、having、like、count、sum、min、max、distinct、if、join、leftjoin、limit、andandor、时间转换函数等逻辑。学习SQL最快的方法就是自己下载数据库管理工具，找一些资料练习。这里客户端推荐MYSQL。推荐书籍：《MYSQL必知必会》第三阶段：数据可视化&商业智能数据可视化能力越来越成为各个岗位的基本技能。LinkedIn的数据报告显示，数据可视化技能位列中国历年最热门技能榜首。可视化工作几乎是正式数据分析的第一步。通过SQL获取数据后，我们需要使用可视化的方法来探索和发现数据中的规律。数据分析领域有一句经典的话，文字不如表格，表格不如图片。事实上，除了数据挖掘等高级分析外，很多数据分析都是监测数据和观察数据。另外，大部分的数据分析都是为了推销自己的观点和结论，而最好的推销方式就是做成观点清晰、数据详实的PPT和报告给老板看。可视化工具有很多，这里我推荐Tableau或者FineBI。这两者都不需要编程技能，并且易于实现且功能强大。下图是Excel做销售管理分析器的案例：Tableau做股票分析器：FineBI可视化分析：推荐书籍：《用图表说话》-McKinseyPhase4:MathematicalStatistics统计学是数据分析最重要的基础之一，而它是数据分析的基石和方法论。统计知识需要我们从另一个角度看数据。当您知道使用平均值来查看A组和B组之间的差异是多么愚蠢时，您的分析能力也会显着提高。这里需要从基础统计理论（描述性统计、区间估计、假设检验等），到基础统计分析（T检验、方差分析等），最后到商业化模型（回归分析、方差分析等）等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计的概念，运用统计思维思考问题。推荐书籍：《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正峰；《统计学》-贾君平第五阶段：数据分析与软件应用SPSS是统计分析的入门软件。如果你想快速入门又不想学习编程，我推荐使用SPSS。SPSS软件是世界三大统计分析软件之一。它以操作简单、录入方便、结果易读等优点受到了数据分析师的青睐。一般来说，SPSS可以在短期学习后进行简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等。学习SPSS的重点不是软件本身，而是相关的统计知识。这就是我之前建议的，就是你要学会分析“输入数据后软件呈现给你的结果”。推荐书籍《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐小刚《胸有成竹 数据分析的SPSS／SAS EG进阶》-常国珍《SPSS统计分析基础教程+高级教程》-张文通第六阶段：数据挖掘与软件应用Datamining，英文是DataMining，也叫数据挖掘，类似于挖掘，但是数据是倾斜。我们需要结合行业问题，使用数据挖掘工具，建立数据挖掘模型，发现规律和商业价值。此外，数据挖掘是一门交叉学科，涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等学科。它是一个应用广泛、前景广阔的学科领域。学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。工具方面，现阶段推荐选择要学习的编程语言。Python或者R语言，这是必备项，也是加分项。是数据挖掘方向必备的项目。与工具相比，语言更灵活、更实用。对于R和Python，究竟应该使用哪种语言，争论了很多年，至今仍没有定论……事实是，Python的主要功能是编程。除了单纯的数据分析，它在很多领域都有广泛的应用，所以就业市场对Python的需求远大于R。R主要侧重于统计功能，在统计方面表现出了很多优势。使用R进行简单的数据分析是安全可靠的。但如果往数据科学方向走，R就有点应接不暇了，轮到Python扬眉吐气了……有没有编程能力是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要编程。下面用python来介绍一下语言的学习路径：Python是一种通用的胶水语言，适用性强，可以脚本化分析过程。Pandas、Numpy、SKLearn等包也很丰富。Python学习图：推荐书籍：《笨方法学Python》《像计算机科学家一样思考》《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《数据科学入门》《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》《数据挖掘实战》《Python深度学习》第七阶段：数据分析行业应用与数据分析思维对于数据分析师来说，业务理解比数据方法论更重要。当然，不幸的是，商业学习没有捷径可走。推荐书籍：《增长黑客》；《精益数据分析》以上就是完整的业务数据分析师进阶路线。如果你沿着这条路线学习，相信你在数据分析的道路上一定会有所收获。
