? ? ? ?工作之余，數(shù)據(jù)分析入門(mén)知識(shí)系統(tǒng)性學(xué)習(xí)也有大半年了贪惹，在這個(gè)過(guò)程中收獲很多，也走了一些彎路攻晒，將自己的學(xué)習(xí)路徑寫(xiě)出來(lái)顾复，希望能幫助更多想要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析以及剛從事數(shù)據(jù)分析的同學(xué)。希望大家一起共同學(xué)習(xí)炎辨，共同進(jìn)步捕透。

? ? ? ? 數(shù)據(jù)分析的技術(shù)棿献耍可以分為以下幾個(gè)模塊：
? ? ? ? （1）理論
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 數(shù)據(jù)分析
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)知識(shí)
? ? ? ? （2）技能
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - Excel
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - Python + Numpy + Pandas + Matplotlib
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - SQL（MySQL + HiveSQL）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 機(jī)器學(xué)習(xí)

? ? ? ? 理論方面碴萧，概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析嚴(yán)謹(jǐn)?shù)谋Ｕ希碚撛鷮?shí)才能做好分析末购，僅僅觀(guān)察對(duì)比有時(shí)候是會(huì)被數(shù)據(jù)欺騙的破喻。數(shù)據(jù)分析理論說(shuō)難不難，說(shuō)簡(jiǎn)單也真的不簡(jiǎn)單盟榴，前人總結(jié)的很多數(shù)據(jù)分析的方法論能夠指導(dǎo)分析工作的開(kāi)展曹质，幫助把握方向。這里重在思維的訓(xùn)練擎场，學(xué)習(xí)如何把控全局羽德，如何抽絲剝繭。相比于數(shù)據(jù)分析方法迅办，如何使用方法更加重要宅静。互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)知識(shí)站欺，在我看來(lái)也是一類(lèi)理論姨夹，對(duì)于非互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人來(lái)說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)的模式有著自己的特點(diǎn)矾策，我們對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理磷账、運(yùn)營(yíng)、RD贾虽、營(yíng)銷(xiāo)等很多崗位都應(yīng)該具有一定了解逃糟，對(duì)于數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)更需要深入學(xué)習(xí)，通過(guò)這些知識(shí)能夠打開(kāi)思路蓬豁，也更方便工作中的配合履磨。

? ? ? ? 技能方面，無(wú)論 Excel 還是 Python庆尘，或者是 R 都是工具剃诅，這不僅取決于自己的熟悉程度，也取決于所在工作部門(mén)的喜好驶忌。當(dāng)然會(huì)一門(mén)編程語(yǔ)言在當(dāng)下是十分重要且必要的矛辕，而且編程語(yǔ)言可以觸類(lèi)旁通笑跛，如果能熟練使用 Python，那么學(xué)習(xí) R 也一定不是問(wèn)題（筆者就是先學(xué)習(xí) Python聊品，隨后發(fā)現(xiàn) Excel 的 VBA 也不是那么難飞蹂，甚至蠻親切的）。SQL 同樣是必會(huì)知識(shí)翻屈，在大數(shù)據(jù)的今天陈哑，我們很難通過(guò) Excel 或 Python 單機(jī)處理數(shù)據(jù)，而 SQL 可以做到伸眶，而且大多數(shù)情況下惊窖，我們都需要先通過(guò) SQL 得到我們想要的數(shù)據(jù)或結(jié)果，再進(jìn)行分析厘贼。如果沒(méi)有 SQL界酒，那么很多工作就難以進(jìn)行下去。此外嘴秸，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也應(yīng)該有所涉獵毁欣，機(jī)器學(xué)習(xí)同樣可以幫我們拓寬思路，對(duì)分析結(jié)果提出更加可行的優(yōu)化方案岳掐。其實(shí)想要了解機(jī)器學(xué)習(xí)并不難凭疮，只要我們懂得自己的業(yè)務(wù)，并且熟悉模型訓(xùn)練串述，就能夠做出一個(gè)簡(jiǎn)單模型执解。然而如果想要優(yōu)化模型，這就需要專(zhuān)業(yè)的知識(shí)來(lái)指導(dǎo)（有時(shí)候往往忽略對(duì)業(yè)務(wù)屬性的把控剖煌、分析與挖掘）材鹦。在保證業(yè)務(wù)屬性的質(zhì)量和使用正確性后，選擇合適的模型并進(jìn)行調(diào)優(yōu)耕姊，一般就能將模型在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中發(fā)揮一定的作用桶唐。

? ? ? ? 下面將給出我這半年來(lái)覺(jué)得收獲很大的學(xué)習(xí)資料和練習(xí)資料。

? ? ? ? 理論：

? ? ? ? ? ? 1. 概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《Head First 統(tǒng)計(jì)學(xué)》（Head First 系列書(shū)籍很適合入門(mén)茉兰，引發(fā)思考）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - B 站上的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程（根據(jù)喜好選擇適合自己的課程尤泽，幫助鞏固書(shū)中所學(xué)知識(shí)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》（陳希孺著，難度較大规脸，后續(xù)持續(xù)學(xué)習(xí)）

? ? ? ? ? ? 2. 數(shù)據(jù)分析
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì)數(shù)據(jù)分析——入門(mén)篇》（入門(mén)友好坯约，幫助拉近與數(shù)據(jù)分析距離）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《Head First 數(shù)據(jù)分析》（更加進(jìn)階，建議在學(xué)完統(tǒng)計(jì)學(xué)后再做學(xué)習(xí)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的實(shí)用統(tǒng)計(jì)學(xué)》（強(qiáng)烈推薦莫鸭，進(jìn)階書(shū)籍闹丐，建議放在最后學(xué)習(xí)，需要統(tǒng)計(jì)學(xué)被因、數(shù)據(jù)分析卿拴、機(jī)器學(xué)習(xí)衫仑、Python 等相關(guān)知識(shí)）

? ? ? ? ? ? 3. 互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)知識(shí)??
? ? ? ? ? ? ? ? ????- 《互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品修煉手冊(cè)》（數(shù)據(jù)分析脫離不開(kāi)業(yè)務(wù)，產(chǎn)品和業(yè)務(wù)更加貼近堕花，了解產(chǎn)品的知識(shí)大有裨益）?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -?《增長(zhǎng)黑客》（強(qiáng)烈推薦文狱，經(jīng)典書(shū)籍）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)：系統(tǒng)方法與實(shí)踐案例》（強(qiáng)烈推薦，感受作者的思路缘挽，獲益匪淺）

? ? ? ? 技能：

? ? ? ? ? ? 1. Python
? ? ? ? ? ? ? ? - 《Python3.5 從零開(kāi)始學(xué)》（入門(mén)書(shū)籍）
? ? ? ? ? ? ? ? - 廖雪峰 Python 學(xué)習(xí)網(wǎng)站（入門(mén)瞄崇，碎片化時(shí)間學(xué)習(xí)）
? ? ? ? ? ? ? ? - 重在練習(xí)（學(xué)完 Python 當(dāng)時(shí)嘗試用 openpyxl 做了一些表格處理的工作練習(xí)，這是一個(gè)持續(xù)練習(xí)與進(jìn)步的過(guò)程壕曼，不疾而速）

? ? ? ? ? ? 2. Python 數(shù)據(jù)分析
? ? ? ? ? ? ? ? - Numpy
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -?Numpy 菜鳥(niǎo)教程（可以直接學(xué)習(xí)菜鳥(niǎo)教程苏研，再借助其他的 blog 和書(shū)籍補(bǔ)充知識(shí)。如果后續(xù)想深入學(xué)習(xí)窝稿，一方面可以在遇到問(wèn)題的時(shí)候查資料楣富，看看別人如何解決凿掂，一方面可以去官方文檔中系統(tǒng)學(xué)習(xí)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -?這100道練習(xí)伴榔，帶你玩轉(zhuǎn)Numpy（階段性鞏固知識(shí)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 后續(xù)的實(shí)戰(zhàn)練習(xí)會(huì)繼續(xù)鞏固這些知識(shí)，建議大家在學(xué)習(xí)時(shí)整理導(dǎo)圖庄萎，形成自己的速查表踪少，熟能生巧
? ? ? ? ? ? ? ? - Pandas
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - Pandas 易百教程（并不想推薦，但是也沒(méi)有找到更好的糠涛，所以沿用 Numpy 學(xué)習(xí)的方式援奢，先系統(tǒng)性了解一番）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - Python 基礎(chǔ)命令速查表（建議收藏）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 50道練習(xí)題帶你玩轉(zhuǎn) Pandas（階段性鞏固知識(shí)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 如果學(xué)過(guò) SQL，部分函數(shù)與 SQL 功能一同食用更佳
? ? ? ? ? ? ? ? - Matplotlib
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -?Matplotlib繪圖詳解（入門(mén)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -?Python數(shù)據(jù)可視化方法之matplotlib（復(fù)雜圖進(jìn)階）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -?50題matplotlib從入門(mén)到精通（階段性鞏固知識(shí)）
? ? ? ? ? ? ? ??- 書(shū)籍
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì)數(shù)據(jù)分析——Python篇》（在有了入門(mén)篇和 Python 的基礎(chǔ)后忍捡，再閱讀這本書(shū)會(huì)容易很多集漾，熟悉感能夠讓自己感受階段性學(xué)習(xí)成果）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《Python3智能數(shù)據(jù)分析快速入門(mén)》（鞏固學(xué)習(xí)）

? ? ? ? ? ? 3. SQL
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《SQL 學(xué)習(xí)指南》（幫助快速入門(mén)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - LeetCode 做題（建議全做完，訓(xùn)練思維和熟練程度）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《Hive編程指南》（部分選學(xué)砸脊，重在架構(gòu)原理具篇、SQL 語(yǔ)法、調(diào)優(yōu)）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 如果學(xué)過(guò) Pandas凌埂，與 Pandas 部分函數(shù)功能一同食用更佳
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 當(dāng)然如果熟悉 Excel驱显，也可以對(duì)比理解，幫助轉(zhuǎn)換思維

? ? ? ? ? ? 4. 機(jī)器學(xué)習(xí)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《Python 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程》
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》

? ? ? ? 實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 天池 Python 數(shù)據(jù)分析 —— 題庫(kù)（親切友好）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 河鯨數(shù)據(jù)分析 —— 題庫(kù)（親切友好）
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? -?Kaggle 世界最著名的數(shù)據(jù)挖掘比賽網(wǎng)站（加油）

? ? ? ?在實(shí)戰(zhàn)練習(xí)時(shí)瞳抓，可以收集感興趣且質(zhì)量較好的 topic埃疫，進(jìn)行分類(lèi)，然后系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)孩哑，跟著練習(xí)栓霜，在這個(gè)過(guò)程中也能幫助熟練 Python 數(shù)據(jù)分析相關(guān)的技能，同時(shí)也可以感受如何將數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論知識(shí)用于實(shí)際場(chǎng)景中横蜒。Python 練習(xí)時(shí)胳蛮，我們一定要學(xué)會(huì)并習(xí)慣「debug」秤掌、「看源碼」與「查閱官方文檔」，這三個(gè)技能能夠幫助后面快速上手大多數(shù)工具包鹰霍，多多練習(xí)闻鉴，多多總結(jié)，應(yīng)用起來(lái)就會(huì)越來(lái)越自如茂洒。

? ? ? ? 至此孟岛，作者想說(shuō)，學(xué)習(xí)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程督勺，但每一個(gè)階段都會(huì)讓自己受益匪淺渠羞。學(xué)習(xí)并非跨越一座又一座山，只要我們一直在路上智哀，不知不覺(jué)就會(huì)走得很遠(yuǎn)次询，回頭望去，也許才知道翻過(guò)很多山瓷叫，而前方的腳下只是路而已屯吊。有時(shí)候?qū)W習(xí)一遍沒(méi)有感覺(jué)并不可怕，也許是我們需要再學(xué)習(xí)多遍摹菠，有時(shí)候可能是某些基礎(chǔ)知識(shí)的欠缺盒卸，這些只要我們多努力些，調(diào)整節(jié)奏與計(jì)劃次氨，終能克服蔽介。同時(shí)，我們要帶著目的去學(xué)習(xí)煮寡，并非所有知識(shí)我們都要掌握虹蓄，我們需要時(shí)刻把握方向，不能在學(xué)習(xí)中迷失幸撕，即便當(dāng)下的方向不夠正確薇组，這并不可怕，因?yàn)槲覀冞€可以回頭補(bǔ)救杈帐，擴(kuò)展學(xué)習(xí)体箕。最后，希望大家可以共同學(xué)習(xí)挑童，共同成長(zhǎng)~~~