零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

从Excel开始

Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。

1、Excel公式

2、数据透视表

大数据公司里一般建立数据库和分析数据的是两拨人。

如果你想学习如何建立数据库，就学SQL。结构化查询语言（Structured Query Language），简称SQL，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据及查询，更新和管理数据的系统。可以用来查询检索数据，添加修改和删除数据等等。

如果你想学习拿到数据后如何进行分析，就学Python，统计和一些机器学习算法。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法，从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。因为这些算法中涉及了大量的统计学理论，所以有一些统计学的知识是很有帮助的，但是也不需要统计什么都懂。但是由于我们处理的数据很庞大，无法手算，必须借助计算机来帮我们进行大量的计算，所以需要学习Python编程语言来帮助我们，每个机器学习的算法都有相应的Python指令来帮你计算的。

我是一枚做过产品运营，策划，数据分析，数据挖掘，大数据，在IT行业浸淫多年的最老的80后。

之前在刚毕业加入互联网这行的时候，也很焦虑也很着急，那会儿特别想做互联网产品序列的工作，但是脑袋里一片浆糊，不知道从何入手。

我先说说我的经历，然后再顺着我的经历讲数据分析这块的学习和提升的方法论，避免大家少走弯路，能用正确的方法快速成长。

我刚毕业那会儿是03年，面了很多网络游戏公司，因为从小特别热爱游戏，也面了很多IT公司，因为那会儿互联网刚起步没多久是一个风口，自己也挺喜欢，最终还是选择了游戏行业，因为还是遵循内心最真实的想法，选择自己热爱的领域作为未来的事业，这个选择一直到现在我都觉得很正确。

03年那会开始以管理培训生的身份到北京的一家知名游戏公司实习，机缘巧合，被选拔到了上海分公司做产品运营，负责一个moba+rpg项目的商业化和产品调优模块，刚去那会儿哪儿会这些专业的东西啊，去的时候甚至连封闭测试的目的都不知道，后来也是一个个问在工作中打磨出了方法论。说实话当时负责的是商业化和产品调优模块，如果你没有数据，你怎么去给研发提调优建议，怎么去设计商业化活动，如果商业化活动有问题你连调整的依据都没有，所以从那儿开始就开始接触数据分析的工作。

最开始的时候，我们内部对于用户流失的指标定义有很大的歧义，但是如果这个指标不确定下来，我们接下来的分析的结论会出现很大的偏差，最终会影响我们的调优决策，从而影响最终的业务，当时因为年轻也没有考虑太多就按照公司统一标准来，但现在转过头发现，真的很坑，当年的很多结论都是不对的，严重影响了大家的决策和判断。这里提到第一个点，叫做：业务数据指标的定义。这个东西至关重要！！！

从文科的超级菜鸟一路摸爬滚打，到独揽市场部的数据分析。我学习分为两块：学习数据分析知识、学习数据分析技能。

• 【数据分析知识-入门进阶高阶】

1、《深入浅出数据分析》

数据分析入门第一本。通俗简单，能够让你对数据分析的相关概念有大致的了解。这本书蕴含的思想逻辑和分析原则，要好好体会，会对你以后的学习有很大的帮助。

2、《深入浅出统计学》

号称“文科生也能看懂”的统计书。阅读起来相当容易，一口气就能看完。这本书所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的，比如基本的统计量，基本上每个分析项目中都会用到；比如基本的概率分布，总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析，都是关于数据分析的统计学知识。

想要零基础如何入门数据分析，先要从整体认识数据分析，再从简单处着手。

大数据时代，数据分析变得越来越普遍。即便有着不同的职业经历，来自不同的国家或地区，数字都能发挥威力。数据分析不是简单地把业绩做成图表提交上去，而要用合乎逻辑的方式证明“为什么会这样”，才能说服对方。

柏木吉基写了《如何用数据分析解决实际问题》，作者柏木吉基在汽车公司的总部工作了11年，主要工作就是跟数据打交道，因此有着不寻常的见解。

柏木吉基在书中指出，将数据应用于实际业务分四种情况：

要多看多练习还有就是要有兴趣，越看越想学越有动力才能学好

数据分析思维概述：

数据分析的过程与做大盘鸡有异曲同工之妙。如果一一对应，可以这么来看：

1.客人到底想吃什么？（分析目标）

2.要做一盘大盘鸡（业务背景）

3.知道大盘鸡的做法，需要哪些材料（分析思路）

大数据时代，数据为王。用数据做分析，给公司决策提供指导性意见，是众多公司在这个精细化运营，降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前，我国共计1400万数据分析人才缺口，市场规模预计将在2025年达到2000亿！数据分析与其说是一个岗位，更是一个重要技能，拥有这项技能意味着你的就业前景更好，职业发展更广。

那么数据分析零基础应该怎么学呢？下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面，带大家充分了解数据分析这一行业。

1、 数据分析要学多久？

每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。

《深入浅出统计学》

《从零进阶！数据分析的统计基础》

《谁说菜鸟不会数据分析》

《精益数据分析》

《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》......

大家的都很好，但是有个问题。

一上来便是各种教程，二话不说给出一批书单，各种数据处理的方式，讲怎么样用Python挖掘数据，怎么用R进行数据可视化，讲AB测试。

他们给的教程都很好，数据处理的方式也很有借鉴意义。

且不说，有多少人是光收藏，而不去认真学习的，就算是认真去学习的，他们也会遇到这样的问题