作者：秦路
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來源：知乎
第一周：Excel學(xué)習(xí)掌握
如果Excel玩的順溜眶根，你可以略過這一周。不過介于我入行時也不會vlookup，所以有必要講下血公。
重點是了解各種函數(shù)诺苹，包括但不限于sum柜砾，count驾中，sumif疼电，countif玲躯，find据德，if，left/right跷车，時間轉(zhuǎn)換等棘利。
Excel函數(shù)不需要學(xué)全，重要的是學(xué)會搜索朽缴。即如何將遇到的問題在搜索引擎上描述清楚善玫。
我認(rèn)為掌握vlookup和數(shù)據(jù)透視表足夠，是最具性價比的兩個技巧密强。
學(xué)會vlookup茅郎，SQL中的join，Python中的merge很容易理解或渤。
學(xué)會數(shù)據(jù)透視表系冗，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理薪鹦。
這兩個搞定掌敬，基本10萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計沒啥難度惯豆，80%的辦公室白領(lǐng)都能秒殺。
Excel是熟能生巧奔害，多找練習(xí)題楷兽。還有需要養(yǎng)成好習(xí)慣，不要合并單元格华临，不要過于花哨芯杀。表格按照原始數(shù)據(jù)（sheet1）、加工數(shù)據(jù)（sheet2）银舱，圖表（sheet3）的類型管理瘪匿。
專欄上寫了三篇Excel的文章，比較簡單寻馏，大體介紹了Excel應(yīng)用棋弥，可以作為職場新人的指南。
第一篇數(shù)據(jù)分析—函數(shù)篇诚欠。主要簡單講解常用的函數(shù)顽染，以及與之對應(yīng)的SQL/Python函數(shù)。
第二篇數(shù)據(jù)分析—技巧篇轰绵。主要簡單講解我認(rèn)為很有新價比的功能粉寞，提高工作效率。
第三篇數(shù)據(jù)分析—實戰(zhàn)篇左腔。主要將前兩篇的內(nèi)容以實戰(zhàn)方式進行唧垦，簡單地進行了一次數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)源采用了真實的爬蟲數(shù)據(jù)液样，是5000行數(shù)據(jù)分析師崗位數(shù)據(jù)振亮。
下面是為了以后更好的基礎(chǔ)而附加的學(xué)習(xí)任務(wù)。
了解單元格格式鞭莽，后期的數(shù)據(jù)類型包括各類timestamp坊秸，date，string澎怒，int褒搔，bigint，char喷面，factor星瘾，float等。
了解數(shù)組惧辈，以及怎么用（excel的數(shù)組挺難用）死相，Python和R也會涉及到 list。
了解函數(shù)和參數(shù)咬像，當(dāng)進階為編程型的數(shù)據(jù)分析師時算撮，會讓你更快的掌握生宛。
了解中文編碼，UTF8和ASCII肮柜，包括CSV的delimiter等陷舅，以后你會回來感謝我的。
養(yǎng)成一個好習(xí)慣审洞，不要合并單元格莱睁，不要過于花哨。表格按照原始數(shù)據(jù)芒澜、加工數(shù)據(jù)仰剿，圖表的類型管理。
如果時間還有剩余痴晦，可以看大數(shù)據(jù)時代 (豆瓣)南吮，培養(yǎng)職業(yè)興趣。
再來一道練習(xí)題誊酌，我給你1000個身份證號碼部凑，告訴我里面有多少男女，各省市人口的分布碧浊，這些人的年齡和星座涂邀。（身份證號碼規(guī)律可以網(wǎng)上搜索）
第二周：數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)分析界有一句經(jīng)典名言，字不如表箱锐，表不如圖比勉。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的主要方向之一。除掉數(shù)據(jù)挖掘這類高級分析驹止，不少數(shù)據(jù)分析就是監(jiān)控數(shù)據(jù)觀察數(shù)據(jù)敷搪。
數(shù)據(jù)分析的最終都是要兜售自己的觀點和結(jié)論的。兜售的最好方式就是做出觀點清晰數(shù)據(jù)詳實的PPT給老板看幢哨。如果沒人認(rèn)同分析結(jié)果，那么分析也不會被改進和優(yōu)化嫂便，不落地的數(shù)據(jù)分析價值又在哪里捞镰？
首先要了解常用的圖表：
各類圖表的詳細(xì)介紹可以查看第四篇文章：數(shù)據(jù)可視化：你想知道的經(jīng)典圖表全在這
了解圖表后，還應(yīng)該學(xué)會報表制作毙替，這里準(zhǔn)備了第五篇：數(shù)據(jù)可視化：打造高端的數(shù)據(jù)報表岸售。將教會大家Excel的高級圖表用法。
如果還不過癮厂画，我們得掌握信息圖和BI凸丸，下圖就是微軟的Power BI：
BI（商業(yè)智能）和圖表的區(qū)別在于BI擅長交互和報表，更擅長解釋已經(jīng)發(fā)生和正在發(fā)生的數(shù)據(jù)袱院。將要發(fā)生的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的方向屎慢。
BI的好處在于很大程度解放數(shù)據(jù)分析師的工作瞭稼，推動全部門的數(shù)據(jù)意識，另外降低其他部門的數(shù)據(jù)需求（萬惡的導(dǎo)數(shù)據(jù)）腻惠。
BI市面上的產(chǎn)品很多环肘，基本都是建立儀表盤Dashboard，通過維度的聯(lián)動和鉆取集灌，獲得可視化的分析悔雹。第六篇：數(shù)據(jù)可視化：深入淺出BI將以第一周的實戰(zhàn)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)BI，上圖的就是學(xué)習(xí)后的成果欣喧。
數(shù)據(jù)可視化的學(xué)習(xí)就是三個過程腌零，了解數(shù)據(jù)（圖表），整合數(shù)據(jù)（BI）唆阿，展示數(shù)據(jù)（信息化）益涧。
可視化也和審美息息相關(guān)，很多直男代表并不擅長做圖酷鸦，沒關(guān)系饰躲，抽空可以看書：數(shù)據(jù)之美 (豆瓣)
PPT也別落下，Excel作圖多練習(xí)臼隔，不會有壞處的嘹裂。
第三周：分析思維的訓(xùn)練
這周我們輕松一下，學(xué)學(xué)理論知識摔握。
分析思維首推大名鼎鼎的金字塔原理 (豆瓣)寄狼，幫助數(shù)據(jù)分析師結(jié)構(gòu)化思維。如果金字塔原理讓你醍醐灌頂氨淌，那么就可以學(xué)思維導(dǎo)圖泊愧，下載一個XMind中文網(wǎng)站，或者在線用百度腦圖（百度難得不被罵的產(chǎn)品）盛正。
如果不想看金字塔原理删咱，那么就看第七篇文章：如何培養(yǎng)麥肯錫式的分析思維。將書本的內(nèi)容提煉了大部分豪筝。
再了解SMART痰滋、5W2H、SWOT续崖、4P理論敲街、六頂思考帽等框架苟鸯。這些框架都是大巧不工的經(jīng)典事甜。你要快速成為數(shù)據(jù)分析師挚躯，思考方式也得跟著改變辜昵。網(wǎng)上搜咨詢公司的面試題桃序，搜Case Book啼器。題目用新學(xué)的思維導(dǎo)圖做躁劣，先套那些經(jīng)典框架晃琳，做一遍，然后去看答案對比奸披。
等思維框架建立好昏名，我們應(yīng)該往里面塞點數(shù)據(jù)分析的思維了，如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架阵面。兩篇文章相結(jié)合轻局，就能出師了。
這里送三條金句：
一個業(yè)務(wù)沒有指標(biāo)样刷，則不能增長和分析
好的指標(biāo)應(yīng)該是比率或比例
好的分析應(yīng)該對比或關(guān)聯(lián)仑扑。
舉一個例子：我告訴你一家超市今天有1000人的客流量，你會怎么分析置鼻？
這1000人的數(shù)量镇饮，和附件其他超市比是多是少？（對比）
這1000人的數(shù)量比昨天多還是少箕母？（對比）
1000人有多少產(chǎn)生了實際購買储藐？（轉(zhuǎn)化比例）
路過超市，超市外的人流是多少嘶是？（轉(zhuǎn)化比例）
這是一個快速搭建分析框架的方法钙勃。如果只看1000人，是看不出分析不出任何結(jié)果聂喇。
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師會拷問別人的數(shù)據(jù)辖源，而他本身的分析也是經(jīng)得起拷問，這就是分析思維能力希太。需要確切明白的是克饶，一周時間鍛煉不出數(shù)據(jù)思維，只能做到了解誊辉。數(shù)據(jù)思維是不斷練習(xí)的結(jié)果矾湃，我只是盡量縮短這個過程。
這本書太啰嗦了堕澄，我看到一半放棄了…但推薦人不少邀跃，可以快速翻看一下。
第四周：數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)
Excel對十萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題奈偏，但是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)就是不缺數(shù)據(jù)。但凡產(chǎn)品有一點規(guī)模躯护，數(shù)據(jù)都是百萬起惊来。這時候就需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。
數(shù)據(jù)庫入門看這篇文章：寫給新人的數(shù)據(jù)庫指南
越來越多的產(chǎn)品和運營崗位棺滞，會在招聘條件中裁蚁，將會SQL作為優(yōu)先的加分項矢渊。
SQL是數(shù)據(jù)分析的核心技能之一，從Excel到SQL絕對是數(shù)據(jù)處理效率的一大進步枉证。
學(xué)習(xí)圍繞Select展開矮男。增刪改、約束室谚、索引毡鉴、數(shù)據(jù)庫范式均可以跳過。SQL學(xué)習(xí)不需要買書秒赤，W3C學(xué)習(xí)就行了猪瞬，SQL 教程。大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司都是MySQL入篮，我也建議學(xué)陈瘦，性價比最高。
主要了解where潮售，group by痊项，order by，having酥诽，like鞍泉，count，sum盆均，min塞弊，max，distinct泪姨，if游沿，join，left join肮砾，limit诀黍，and和or的邏輯，時間轉(zhuǎn)換函數(shù)等仗处。
如果想要跟進一步眯勾，可以學(xué)習(xí)row_number，substr婆誓，convert吃环，contact等。另外不同數(shù)據(jù)平臺的函數(shù)會有差異洋幻，例如Presto和phpMyAdmin郁轻。
你看，和Excel的函數(shù)都差不多。按照SQL好唯，從入門到熟練SQL竭沫，從熟練到掌握這兩篇的內(nèi)容學(xué)習(xí)。雖然沒有實戰(zhàn)的打磨骑篙，但是了解一個大概夠了蜕提。
期間你不需要考慮優(yōu)化和寫法丑陋，查詢幾秒和幾分鐘對數(shù)據(jù)分析師沒區(qū)別靶端，跑數(shù)據(jù)時喝杯咖啡唄谎势，以后你跑個SVM都能去吃飯了。
網(wǎng)上也能搜索SQL相關(guān)的練習(xí)題躲查，刷一遍就行它浅。也能自己下載數(shù)據(jù)庫管理工具，找些數(shù)據(jù)練習(xí)镣煮。我用的是Sequel Pro姐霍。
附加學(xué)習(xí)：
如果這周的學(xué)習(xí)充裕，可以了解MapReduce原理典唇。
來一道練習(xí)題镊折，表A是用戶的注冊時間表，表B是用戶所在地介衔，寫出各地區(qū)每月新注冊用戶的查詢SQL恨胚。掌握到這個程度，基本夠用炎咖，雖然往后工作中會有更多變態(tài)數(shù)據(jù)需求赃泡。
第五周：統(tǒng)計知識學(xué)習(xí)
很遺憾，統(tǒng)計知識是我最薄弱的地方乘盼，也是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之一升熊。
統(tǒng)計知識會要求我們以另一個角度看待數(shù)據(jù)。當(dāng)你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情绸栅，你的分析技巧也會顯著提高级野。
這一周努力掌握描述性統(tǒng)計，包括均值粹胯、中位數(shù)蓖柔、標(biāo)準(zhǔn)差、方差风纠、概率况鸣、假設(shè)檢驗、顯著性竹观、總體和抽樣等概念镐捧。詳細(xì)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)不用細(xì)看，誰讓我們是速成呢，只要看到數(shù)據(jù)愤估，知道不能怎么樣，而是應(yīng)該這樣分析即可速址。
Excel中有一個分析工具庫玩焰，簡單強大。對列1的各名詞做到了解芍锚。如果是多變量多樣本昔园，學(xué)會各種檢驗。
（圖片網(wǎng)上找來的）
休閑讀物并炮，有趣的案例可以讓我們避免很多數(shù)據(jù)陷阱默刚。
還是經(jīng)典的HeadFirst系列，適應(yīng)它一貫的啰嗦吧逃魄。
多說一句荤西，老板和非分析師不會有興趣知道背后的統(tǒng)計學(xué)原理，通常要的是分析后的是與否伍俘，二元答案邪锌。不要告訴他們P值什么的，告訴他們活動有效果癌瘾，或者沒效果觅丰。
第六周：業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)（用戶行為、產(chǎn)品妨退、運營）
這一周需要了解業(yè)務(wù)妇萄。對于數(shù)據(jù)分析師來說，業(yè)務(wù)的了解比數(shù)據(jù)方法論更重要咬荷。當(dāng)然很遺憾冠句，業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)沒有捷徑。
我舉一個數(shù)據(jù)沙龍上的例子萍丐，一家O2O配送公司發(fā)現(xiàn)在重慶地區(qū)轩端，外賣員的送貨效率低于其他城市，導(dǎo)致用戶的好評率降低逝变』穑總部的數(shù)據(jù)分析師建立了各個指標(biāo)去分析原因，都沒有找出來問題壳影。后來在訪談中發(fā)覺拱层，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張宴咧，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導(dǎo)致送貨效率慢根灯。
這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，數(shù)據(jù)上根本不可能知道垂直距離這個指標(biāo)烙肺。這就是數(shù)據(jù)的局限纳猪，也是只會看數(shù)據(jù)的分析師和接地氣分析師的最大差異。
對于業(yè)務(wù)市場的了解是數(shù)據(jù)分析師工作經(jīng)驗上最大優(yōu)勢之一桃笙。既然是零經(jīng)驗面試氏堤，公司肯定也知道剛?cè)腴T分析師不會有太多業(yè)務(wù)經(jīng)驗，不會以這個卡人搏明。所以簡單花一周了解行業(yè)的各指標(biāo)鼠锈。
以知乎最多的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)為例。至少了解活躍用戶數(shù)星著，活躍用戶率购笆，留存率，流失率虚循，傳播系數(shù)等通用概念同欠。
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的典型，里面包含產(chǎn)品運營最經(jīng)典的AAARR框架横缔。部分非數(shù)據(jù)的營銷案例行您，如果時間不夠可以略過。此外產(chǎn)品和運營的入門讀物也能看剪廉，這里就不推薦了娃循。
如果應(yīng)聘的公司涉及Web產(chǎn)品，可以了解流量的概念斗蒋。書中案例以Google Analytics為主捌斧。其實現(xiàn)在是APP+Web的復(fù)合框架，比如朋友圈的傳播活動肯定需要用到網(wǎng)頁的指標(biāo)去分析泉沾。
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的入門書籍捞蚂，歸納總結(jié)了幾個常用的分析框架。比較遺憾的是案例都是歐美跷究。
還有一個小建議姓迅，現(xiàn)在有不少第三方的數(shù)據(jù)應(yīng)用，囊括了不少產(chǎn)品領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計俊马。自學(xué)黨們即使沒有生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)丁存，也可以看一下應(yīng)用Demo，有好處的柴我。
除了業(yè)務(wù)知識解寝，業(yè)務(wù)層面溝通也需要掌握。另外建議在面試前幾天收集該行業(yè)的業(yè)務(wù)強化一下艘儒。
第七周：Python/R 學(xué)習(xí)
終于到第七周聋伦，也是最痛苦的一周夫偶。這時應(yīng)該學(xué)習(xí)編程技巧。
是否具備編程能力觉增，是初級數(shù)據(jù)分析和高級數(shù)據(jù)分析的風(fēng)水嶺兵拢。數(shù)據(jù)挖掘，爬蟲逾礁，可視化報表都需要用到編程能力卵佛。掌握一門優(yōu)秀的編程語言，可以讓數(shù)據(jù)分析師事半功倍敞斋，升職加薪，迎娶白富美疾牲。（SAS/SPSS我不了解植捎，所以不做指導(dǎo)）
這里有兩條支線，學(xué)習(xí)R語言或Python阳柔。速成只要學(xué)習(xí)一條焰枢，以后再補上另外一門。
我剛好兩類都學(xué)過舌剂。R的優(yōu)點是統(tǒng)計學(xué)家編寫的济锄，缺點也是統(tǒng)計學(xué)家編寫。如果是各類統(tǒng)計函數(shù)的調(diào)用霍转，繪圖荐绝，分析的前驗性論證，R無疑有優(yōu)勢避消。但是大數(shù)據(jù)量的處理力有不逮低滩，學(xué)習(xí)曲線比較陡峭。Python則是萬能的膠水語言岩喷，適用性強恕沫，可以將各類分析的過程腳本化。Pandas纱意，sklearn等各包也已經(jīng)追平R婶溯。
如果學(xué)習(xí)R，我建議看R語言實戰(zhàn) (豆瓣)偷霉， 照著書本打一遍代碼迄委，一星期綽綽有余。另外還有一本統(tǒng)計學(xué) (豆瓣)类少，偏知識理論跑筝，可以復(fù)習(xí)前面的統(tǒng)計學(xué)知識。
R學(xué)習(xí)和熟悉各種包瞒滴。知道描述性統(tǒng)計的函數(shù)曲梗。掌握DataFrame赞警。如果時間有余÷擦剑可以再去學(xué)習(xí)ggplot2愧旦。
Python擁有很多分支，我們專注數(shù)據(jù)分析這塊定罢，入門可以學(xué)習(xí)深入淺出Python（影印版） (豆瓣)笤虫。也是把代碼寫一遍。
需要學(xué)會條件判斷祖凫，字典琼蚯，切片，循環(huán)惠况，迭代遭庶，自定義函數(shù)等。知道數(shù)據(jù)領(lǐng)域最經(jīng)典的包Pandas+Numpy稠屠。
在速成后的很長一段時間峦睡，我們都要做調(diào)包俠。
這兩門語言最好安裝IDE权埠，R語言我建議用RStudio榨了，Python我建議用Anaconda。都是數(shù)據(jù)分析的利器攘蔽。
Mac自帶Python2.7龙屉，但現(xiàn)在Python 3已經(jīng)比幾年前成熟，而且沒有編碼問題满俗。各類教程也足夠多叔扼，不要抱成守舊了。Win的電腦漫雷，安裝Python會有環(huán)境變量的問題瓜富，是個大坑（R的中文編碼也是天坑）。
到這里降盹，剛剛好是七周与柑。如果還需要第八周+，則是把上面的鞏固和融會貫通蓄坏，畢竟速成是以轉(zhuǎn)崗或拿offer為目的价捧。
成為數(shù)據(jù)分析師后，坑才剛剛開始涡戳，努力吧结蟋。
