零基礎的小白怎麼學習數據分析？

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做爲一個從超級菜鳥階段過來的人，也曾迷茫，也曾面對一大堆資料不知所措，從無到有踩過太多的坑，在這裏分享一下我總結出來的數據分析學習路徑，爲了讓你少走彎路，避免選擇困難，能用一本書搞定的我毫不會給你推薦其餘多的書。即便是超級菜鳥，只要你認真按照下面的路徑進行學習，我保證你可以有所收穫。

在我看來，菜鳥入門數據分析所須要學習的內容依次能夠分爲三個方面：統計學知識、編程技能以及數據分析的方法論。

1、統計學

學習統計學知識並非讓你生啃一本如《統計學原理》或《數理統計》的教科書，若是真是這樣，大多數人怕是直接從入門到放棄了。這裏推薦一本書：

• 《深刻淺出統計學》

我一直認爲統計理論要與平常生活結合起來，才能理解得更直觀、透徹。這本書運用充滿互動性的真實世界情節，教給你有關統計學的全部基礎知識，如信息可視化、機率計算、幾何分佈、二項分佈及泊松分佈、正態分佈、統計抽樣、置信區間的構建、假設檢驗、卡方分佈、相關與迴歸等等。

2、編程技能

在學習了一些統計學的基本知識後，進入編程技能的學習，數據分析主要用到的編程技能有Excel、SQL、Python/R（我推薦學Python）。Excel因爲你們或多或少都會用，上手也比較容易，在這裏不過多討論。這裏主要討論SQL和Python應該如何進行學習。

• SQL

SQL是什麼？SQL全稱是」結構化查詢語言(Structured Query Language)」，是一種資料庫查詢和程式設計語言，用於存取資料以及查詢、更新和管理關聯式資料庫系統。實際業務中要進行數據分析，首先得把數據從數據倉庫中提取出來，SQL乾的就是這個。

軟件安裝：

對於剛剛接觸SQL的同窗，可能裝個Mysql都須要花費不少的時間，這裏爲你們找了兩份Mysql的安裝指南。

mysql安裝 - 安曉蘇陽 - 博客園​www.cnblogs.com!
MySQL安裝和使用 - 夢想雲端 - 博客園​www.cnblogs.com!

軟件裝好了，就能夠開始學起來了，針對SQL的學習，能夠分爲入門階段和進階階段。

入門階段：

推薦書籍：MySQL必知必會

對入門者很照顧的一本書，與其說是一本書不如說是一本小冊子，不到250頁的小冊子，實踐性很強，基本沒有什麼理論的堆砌，完徹底全就是一本實踐指南，教會你怎麼用SQL語句操做MySQL。看完這本書基本就能夠說是入門了。

看書之餘不要忘了勤加練習，這裏也爲你們找了一份Mysql入門練習題。

sql語句練習50題(Mysql版)​blog.csdn.net

進階階段：

此時的你已經掌握了SQL的基本語法，能對數據庫進行基本的增刪改查，但當你面對的數據量較大時，優化就顯得很重要了。下一步就是要學會如何去優化SQL代碼的運行效率。

推薦書籍：高性能MySQL

注意，這本書你們直接看第六章 查詢性能優化這章便可，切勿從頭啃到尾！！

那麼進階階段應該如何進行訓練呢？答案是Leetcode（一個編程刷題網站）。

題庫 - 力扣 (LeetCode)​leetcode-cn.com!

Leetcode的數據庫板塊下面有一些結合實際業務的SQL題目，題目也有劃分相應的難度，一開始能夠先從難度低的題目開始作起，平臺上能夠在線編寫代碼以及在線測試，評論區裏面也有一些人的作題思路和代碼，當不會作的時候也能夠參考一下別人的答案。以下圖所示：

當Leetcode的題目練的差很少的時候，你的SQL水平已經足以應付絕大多數的業務場景了。

• Python

關於Python，想必我也不用進行過多的介紹，近幾年數據分析、人工智能的火熱也讓Python成爲最流行的編程語言，那麼小白鬚要學什麼，怎麼學呢？

軟件安裝：

python好用的IDE（簡單說就是寫代碼的平臺）有不少，但對於學習數據分析的初學者而言，我仍是牆裂推薦你裝Anaconda，並使用jupyter做爲練手的IDE，聽個人錯不了！（本身一開始學的時候在命令行那裏敲代碼，對新手而言體驗極差……）

Anaconda是什麼？怎麼安裝？（安裝前先下載個谷歌瀏覽器）

Anaconda 的安裝教程（圖文）​blog.csdn.net
將Chrome設置爲Jupyter_notebook的默認瀏覽器 - 雲+社區 - 騰訊雲​cloud.tencent.com

安裝好Anaconda並配置好jupyter以後，就能夠打開jupyter開始學習Python啦，能夠花一點時間稍微熟悉一下jupyter的使用，jupyter的界面以下圖所示。

基礎語法：

安裝完軟件以後，就能夠開始學習Python的基礎語法啦，這方面的教程比較多，這裏就給你們推薦一下我以爲還不錯的，書和視頻各一個。

推薦書籍：Python編程從入門到實踐

再次注意，這本書也是有選擇地看，直接看第二章（變量和簡單數據類型）到第九章（類），其餘的能夠直接忽視。建議在看書時，將示例代碼所有本身敲一遍，對代碼而言，無他，惟手熟爾，待你將第二章到第九章的代碼都敲過並理解了以後，你也就基本掌握了Python的主要數據類型，列表、字典、元組的主要操做，條件語句，循環語句，類和函數的使用，Python也算基本入門了。

視頻推薦：

黑馬—python基礎_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 乾杯~-bilibili​www.bilibili.com!

若是有時候看書看不下去，也能夠選擇對應章節的視頻課程，這裏就給你們推B站的這個視頻吧，也算是B站人氣比較高的python入門視頻課程。

若是以爲書中的例子不過癮，想多多鞏固剛學的Python語法，這裏也爲你準備了Python的100個小例題。

Python 100例 | 菜鳥教程​www.runoob.com

Python數據分析核心工具——pandas

當你已經掌握Python的基本語法以後，就能夠直接開始學pandas這個數據分析庫了，怎麼學呢，這裏就推薦一本書。

書籍推薦：利用Python進行數據分析 原書第2版

本書由pandas項目創始人Wes McKinney親筆撰寫，詳細介紹利用Python進行操做、處理、清洗和規整數據等方面的具體細節和基本要點。不只有主要方法的操做演示，還有相關案例的實踐。把這本書吃透，基本上你就能夠靈活地使用Python對數據進行處理了。

其實，若是你認認真真走完上面SQL的學習路徑，學習pandas的時候進度會很快，由於不少地方都是相通的，這篇文章總結了pandas和SQL在使用方法上的對比，學完SQL後學pandas，看看這個，你會恍然大悟。

pandas與sql 對比,持續更新​blog.csdn.net

另外：建議在閱讀這本書的時候，不只把書上的代碼吃透，最好還能找個本身感興趣的數據集開始試着練手分析分析。不知道去哪裏找數據集？下面給你整理了幾個常見的找數據集的網站：

和鯨社區 - Kesci.com​www.kesci.com
天池數據集
Datasets | Kaggle​www.kaggle.com

不知道該怎麼着手分析？下面是我整理的50個數據分析實戰項目，你能夠看看別人的分析思路，再將之運用到分析你的數據集上。

易執：乾貨！Python數據分析50個實戰項目（持續更新……）​

至此，你已經基本掌握了數據分析的基本工具，接下來就得開始學習如何結合實際業務去分析問題，學習一些數據分析的思惟。

3、數據分析方法論

這裏直接推薦兩本本身看過的不錯的書

一、精益數據分析

這本書展現瞭如何驗證本身的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提高企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，爲你呈現來之不易、通過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，其中的數據分析思路值得仔細揣摩。

二、增加黑客

做爲最先提出「增加黑客」概念的理論先驅、帶領Dropbox實現500%增加的實戰領軍人物，做者在書中分享瞭如何跨部門搭建增加黑客團隊，以及實現用戶和利潤雙增加的具體行動指南。這本書適合入門者理解增加黑客的原理與操做體系。

若是你已經走到最後這個階段了，那麼再往下繼續深刻，就得在實際項目中結合業務本身學習領悟了，或許，這也正是數據分析獨特的魅力所在！

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