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作者：秦路鏈接：https://www.zhihu.com/question/29265587/answer/125091104
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說來我正式接觸數(shù)據(jù)分析也快一年郁稍，對速成還是有一些心得尸诽。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師是不能速成的脖卖，但是零經(jīng)驗(yàn)也有零經(jīng)驗(yàn)的捷徑融柬。
以上的前提針對入門，目的是達(dá)到數(shù)據(jù)分析師的門檻，順利拿到一份offer，不涉及數(shù)據(jù)挖掘等高級技巧。我的方法傾向互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域驻债，不論是分析師這個職位，還是運(yùn)營形葬、產(chǎn)品的能力發(fā)展都是適用的却汉。其他領(lǐng)域就仁者見仁了。
市面上有《七周七數(shù)據(jù)庫》荷并，《七周七編程語言》合砂。今天我們就《七周七學(xué)習(xí)成為數(shù)據(jù)分析師》。
沒錯，七周翩伪。
第一周：Excel學(xué)習(xí)掌握
如果Excel玩的順溜微猖，你可以略過這一周。不過介于我入行時也不會vlookup缘屹，所以有必要講下凛剥。
重點(diǎn)是了解各種函數(shù)，包括但不限于sum轻姿，count犁珠，sumif，countif互亮，find犁享，if，left/right豹休，時間轉(zhuǎn)換等炊昆。
Excel函數(shù)不需要學(xué)全，重要的是學(xué)會搜索威根。即如何將遇到的問題在搜索引擎上描述清楚凤巨。
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洛搀。 學(xué)會vlookup敢茁，SQL中的join，Python中的merge很容易理解留美。 學(xué)會數(shù)據(jù)透視表卷要，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理独榴。
這兩個搞定，基本10萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)沒啥難度奕枝，80%的辦公室白領(lǐng)都能秒殺棺榔。
Excel是熟能生巧，多找練習(xí)題隘道。還有需要養(yǎng)成好習(xí)慣症歇，不要合并單元格，不要過于花哨谭梗。表格按照原始數(shù)據(jù)（sheet1）忘晤、加工數(shù)據(jù)（sheet2），圖表（sheet3）的類型管理激捏。
專欄上寫了三篇Excel的文章设塔，比較簡單，大體介紹了Excel應(yīng)用远舅，可以作為職場新人的指南闰蛔。
第一篇數(shù)據(jù)分析—函數(shù)篇痕钢。主要簡單講解常用的函數(shù)，以及與之對應(yīng)的SQL/Python函數(shù)序六。
第二篇數(shù)據(jù)分析—技巧篇任连。主要簡單講解我認(rèn)為很有新價比的功能，提高工作效率例诀。
第三篇數(shù)據(jù)分析—實(shí)戰(zhàn)篇随抠。主要將前兩篇的內(nèi)容以實(shí)戰(zhàn)方式進(jìn)行，簡單地進(jìn)行了一次數(shù)據(jù)分析繁涂。數(shù)據(jù)源采用了真實(shí)的爬蟲數(shù)據(jù)拱她，是5000行數(shù)據(jù)分析師崗位數(shù)據(jù)。
下面是為了以后更好的基礎(chǔ)而附加的學(xué)習(xí)任務(wù)爆土。
了解單元格格式椭懊，后期的數(shù)據(jù)類型包括各類timestamp，date步势，string氧猬，int，bigint坏瘩，char盅抚，factor，float等倔矾。
了解數(shù)組妄均，以及怎么用（excel的數(shù)組挺難用），Python和R也會涉及到 list哪自。
了解函數(shù)和參數(shù)丰包，當(dāng)進(jìn)階為編程型的數(shù)據(jù)分析師時，會讓你更快的掌握壤巷。
了解中文編碼邑彪，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等胧华，以后你會回來感謝我的寄症。
養(yǎng)成一個好習(xí)慣，不要合并單元格矩动，不要過于花哨有巧。表格按照原始數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)悲没，圖表的類型管理篮迎。
如果時間還有剩余，可以看大數(shù)據(jù)時代 (豆瓣)，培養(yǎng)職業(yè)興趣柑潦。
再來一道練習(xí)題享言，我給你1000個身份證號碼，告訴我里面有多少男女渗鬼，各省市人口的分布览露，這些人的年齡和星座。（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)典名言譬胎，字不如表差牛，表不如圖。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的主要方向之一堰乔。除掉數(shù)據(jù)挖掘這類高級分析偏化，不少數(shù)據(jù)分析就是監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)觀察數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析的最終都是要兜售自己的觀點(diǎn)和結(jié)論的镐侯。兜售的最好方式就是做出觀點(diǎn)清晰數(shù)據(jù)詳實(shí)的PPT給老板看侦讨。如果沒人認(rèn)同分析結(jié)果，那么分析也不會被改進(jìn)和優(yōu)化苟翻，不落地的數(shù)據(jù)分析價值又在哪里韵卤？
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)會報表制作崇猫，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)報表沈条。將教會大家Excel的高級圖表用法。
如果還不過癮诅炉，我們得掌握信息圖和BI
BI（商業(yè)智能）和圖表的區(qū)別在于BI擅長交互和報表蜡歹，更擅長解釋已經(jīng)發(fā)生和正在發(fā)生的數(shù)據(jù)。將要發(fā)生的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的方向涕烧。
BI的好處在于很大程度解放數(shù)據(jù)分析師的工作月而，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)）议纯。
BI市面上的產(chǎn)品很多父款，基本都是建立儀表盤Dashboard，通過維度的聯(lián)動和鉆取痹扇，獲得可視化的分析。第六篇：數(shù)據(jù)可視化：深入淺出BI將以第一周的實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)BI溯香，上圖的就是學(xué)習(xí)后的成果鲫构。
數(shù)據(jù)可視化的學(xué)習(xí)就是三個過程，了解數(shù)據(jù)（圖表）玫坛，整合數(shù)據(jù)（BI）结笨，展示數(shù)據(jù)（信息化）。
可視化也和審美息息相關(guān)，很多直男代表并不擅長做圖炕吸，沒關(guān)系伐憾，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)赫模，不會有壞處的树肃。
第三周：分析思維的訓(xùn)練
這周我們輕松一下，學(xué)學(xué)理論知識瀑罗。
分析思維首推大名鼎鼎的金字塔原理 (豆瓣)胸嘴，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斩祭，那么就可以學(xué)思維導(dǎo)圖劣像，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）摧玫。
如果不想看金字塔原理耳奕，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)容提煉了大部分诬像。
再了解SMART屋群、5W2H、SWOT颅停、4P理論谓晌、六頂思考帽等框架。這些框架都是大巧不工的經(jīng)典癞揉。你要快速成為數(shù)據(jù)分析師纸肉，思考方式也得跟著改變。網(wǎng)上搜咨詢公司的面試題喊熟，搜Case Book柏肪。題目用新學(xué)的思維導(dǎo)圖做，先套那些經(jīng)典框架芥牌，做一遍烦味，然后去看答案對比。
等思維框架建立好壁拉，我們應(yīng)該往里面塞點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的思維了谬俄，如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架。兩篇文章相結(jié)合弃理，就能出師了溃论。
這里送三條金句：
一個業(yè)務(wù)沒有指標(biāo)，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)痘昌。
舉一個例子：我告訴你一家超市今天有1000人的客流量钥勋，你會怎么分析炬转？
這1000人的數(shù)量，和附近其他超市比是多是少算灸？（對比）
這1000人的數(shù)量比昨天多還是少扼劈？（對比）
1000人有多少產(chǎn)生了實(shí)際購買？（轉(zhuǎn)化比例）
路過超市菲驴，超市外的人流是多少荐吵？（轉(zhuǎn)化比例）
這是一個快速搭建分析框架的方法。如果只看1000人谢翎，是看不出分析不出任何結(jié)果捍靠。
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師會拷問別人的數(shù)據(jù)，而他本身的分析也是經(jīng)得起拷問森逮，這就是分析思維能力榨婆。需要確切明白的是，一周時間鍛煉不出數(shù)據(jù)思維褒侧，只能做到了解良风。數(shù)據(jù)思維是不斷練習(xí)的結(jié)果，我只是盡量縮短這個過程闷供。
這本書太啰嗦了烟央，我看到一半放棄了…但推薦人不少，可以快速翻看一下歪脏。
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)處理起來沒有問題疑俭，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(diǎn)規(guī)模婿失，數(shù)據(jù)都是百萬起钞艇。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(yùn)營崗位豪硅，會在招聘條件中哩照，將會SQL作為優(yōu)先的加分項(xiàng)。
SQL是數(shù)據(jù)分析的核心技能之一懒浮，從Excel到SQL絕對是數(shù)據(jù)處理效率的一大進(jìn)步飘弧。
學(xué)習(xí)圍繞Select展開。增刪改砚著、約束次伶、索引、數(shù)據(jù)庫范式均可以跳過稽穆。SQL學(xué)習(xí)不需要買書冠王，W3C學(xué)習(xí)就行了，SQL 教程秧骑。大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司都是MySQL版确，我也建議學(xué)，性價比最高乎折。
主要了解where绒疗，group by，order
by骂澄，having吓蘑，like，count坟冲，sum磨镶，min，max健提，distinct琳猫，if，join私痹，left join脐嫂，limit，and和or的邏輯紊遵，時間轉(zhuǎn)換函數(shù)等账千。
如果想要跟進(jìn)一步，可以學(xué)習(xí)row_number暗膜，substr，convert，contact等充包。另外不同數(shù)據(jù)平臺的函數(shù)會有差異多柑，例如Presto和phpMyAdmin。
你看恒水，和Excel的函數(shù)都差不多会放。按照SQL，從入門到熟練SQL钉凌，從熟練到掌握這兩篇的內(nèi)容學(xué)習(xí)咧最。雖然沒有實(shí)戰(zhàn)的打磨，但是了解一個大概夠了御雕。
期間你不需要考慮優(yōu)化和寫法丑陋矢沿，查詢幾秒和幾分鐘對數(shù)據(jù)分析師沒區(qū)別，跑數(shù)據(jù)時喝杯咖啡唄酸纲，以后你跑個SVM都能去吃飯了捣鲸。
網(wǎng)上也能搜索SQL相關(guān)的練習(xí)題，刷一遍就行闽坡。也能自己下載數(shù)據(jù)庫管理工具栽惶，找些數(shù)據(jù)練習(xí)愁溜。我用的是Sequel
Pro。
附加學(xué)習(xí)：
如果這周的學(xué)習(xí)充裕外厂，可以了解MapReduce原理冕象。
來一道練習(xí)題，表A是用戶的注冊時間表汁蝶，表B是用戶所在地渐扮，寫出各地區(qū)每月新注冊用戶的查詢SQL。掌握到這個程度掖棉，基本夠用墓律，雖然往后工作中會有更多變態(tài)數(shù)據(jù)需求。
第五周：統(tǒng)計(jì)知識學(xué)習(xí)
很遺憾幔亥，統(tǒng)計(jì)知識是我最薄弱的地方耻讽，也是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之一。
統(tǒng)計(jì)知識會要求我們以另一個角度看待數(shù)據(jù)帕棉。當(dāng)你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情齐饮，你的分析技巧也會顯著提高。
這一周努力掌握描述性統(tǒng)計(jì)笤昨，包括均值祖驱、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差瞒窒、方差捺僻、概率、假設(shè)檢驗(yàn)崇裁、顯著性匕坯、總體和抽樣等概念。詳細(xì)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)不用細(xì)看拔稳，誰讓我們是速成呢葛峻，只要看到數(shù)據(jù)，知道不能怎么樣巴比，而是應(yīng)該這樣分析即可术奖。
Excel中有一個分析工具庫，簡單強(qiáng)大轻绞。對列1的各名詞做到了解采记。如果是多變量多樣本，學(xué)會各種檢驗(yàn)政勃。
（圖片網(wǎng)上找來的）
休閑讀物唧龄，有趣的案例可以讓我們避免很多數(shù)據(jù)陷阱。
還是經(jīng)典的HeadFirst系列奸远，適應(yīng)它一貫的啰嗦吧既棺。
多說一句讽挟，老板和非分析師不會有興趣知道背后的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，通常要的是分析后的是與否丸冕，二元答案戏挡。不要告訴他們P值什么的，告訴他們活動有效果晨仑，或者沒效果。
第六周：業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)（用戶行為拆檬、產(chǎn)品洪己、運(yùn)營）
這一周需要了解業(yè)務(wù)。對于數(shù)據(jù)分析師來說竟贯，業(yè)務(wù)的了解比數(shù)據(jù)方法論更重要答捕。當(dāng)然很遺憾，業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)沒有捷徑屑那。
我舉一個數(shù)據(jù)沙龍上的例子拱镐，一家O2O配送公司發(fā)現(xiàn)在重慶地區(qū)，外賣員的送貨效率低于其他城市持际，導(dǎo)致用戶的好評率降低沃琅。總部的數(shù)據(jù)分析師建立了各個指標(biāo)去分析原因蜘欲，都沒有找出來問題益眉。后來在訪談中發(fā)覺，因?yàn)橹貞c是山城姥份，路面高低落差比較夸張郭脂，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導(dǎo)致送貨效率慢。
這個案例中澈歉，我們只知道送貨員的送貨水平距離展鸡，數(shù)據(jù)上根本不可能知道垂直距離這個指標(biāo)。這就是數(shù)據(jù)的局限埃难，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莹弊。
對于業(yè)務(wù)市場的了解是數(shù)據(jù)分析師工作經(jīng)驗(yàn)上最大優(yōu)勢之一。既然是零經(jīng)驗(yàn)面試涡尘，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(yàn)箱硕，不會以這個卡人。所以簡單花一周了解行業(yè)的各指標(biāo)悟衩。
以知乎最多的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)為例剧罩。至少了解活躍用戶數(shù)，活躍用戶率座泳，留存率惠昔，流失率幕与，傳播系數(shù)等通用概念。
數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的典型镇防，里面包含產(chǎn)品運(yùn)營最經(jīng)典的AAARR框架啦鸣。部分非數(shù)據(jù)的營銷案例，如果時間不夠可以略過来氧。此外產(chǎn)品和運(yùn)營的入門讀物也能看诫给，這里就不推薦了。
如果應(yīng)聘的公司涉及Web產(chǎn)品啦扬，可以了解流量的概念中狂。書中案例以Google Analytics為主。其實(shí)現(xiàn)在是APP+Web的復(fù)合框架扑毡，比如朋友圈的傳播活動肯定需要用到網(wǎng)頁的指標(biāo)去分析胃榕。
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的入門書籍，歸納總結(jié)了幾個常用的分析框架瞄摊。比較遺憾的是案例都是歐美勋又。
還有一個小建議，現(xiàn)在有不少第三方的數(shù)據(jù)應(yīng)用换帜，囊括了不少產(chǎn)品領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)楔壤。自學(xué)黨們即使沒有生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)，也可以看一下應(yīng)用Demo惯驼，有好處的挺邀。
除了業(yè)務(wù)知識，業(yè)務(wù)層面溝通也需要掌握跳座。另外建議在面試前幾天收集該行業(yè)的業(yè)務(wù)強(qiáng)化一下端铛。
第七周：Python/R 學(xué)習(xí)
終于到第七周，也是最痛苦的一周疲眷。這時應(yīng)該學(xué)習(xí)編程技巧禾蚕。
是否具備編程能力，是初級數(shù)據(jù)分析和高級數(shù)據(jù)分析的風(fēng)水嶺狂丝。數(shù)據(jù)挖掘换淆，爬蟲，可視化報表都需要用到編程能力几颜。掌握一門優(yōu)秀的編程語言倍试，可以讓數(shù)據(jù)分析師事半功倍，升職加薪蛋哭，迎娶白富美县习。（SAS/SPSS我不了解，所以不做指導(dǎo)）
這里有兩條支線，學(xué)習(xí)R語言或Python躁愿。速成只要學(xué)習(xí)一條叛本，以后再補(bǔ)上另外一門。
我剛好兩類都學(xué)過彤钟。R的優(yōu)點(diǎn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)家編寫的来候，缺點(diǎn)也是統(tǒng)計(jì)學(xué)家編寫。如果是各類統(tǒng)計(jì)函數(shù)的調(diào)用逸雹，繪圖营搅，分析的前驗(yàn)性論證，R無疑有優(yōu)勢梆砸。但是大數(shù)據(jù)量的處理力有不逮转质，學(xué)習(xí)曲線比較陡峭。Python則是萬能的膠水語言辫樱，適用性強(qiáng)，可以將各類分析的過程腳本化俊庇。Pandas狮暑，sklearn等各包也已經(jīng)追平R。
如果學(xué)習(xí)R辉饱，我建議看R語言實(shí)戰(zhàn) (豆瓣)搬男， 照著書本打一遍代碼，一星期綽綽有余彭沼。另外還有一本統(tǒng)計(jì)學(xué) (豆瓣)缔逛，偏知識理論，可以復(fù)習(xí)前面的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識姓惑。
R學(xué)習(xí)和熟悉各種包褐奴。知道描述性統(tǒng)計(jì)的函數(shù)。掌握DataFrame于毙。如果時間有余敦冬。可以再去學(xué)習(xí)ggplot2唯沮。
Python擁有很多分支脖旱，我們專注數(shù)據(jù)分析這塊，入門可以學(xué)習(xí)深入淺出Python（影印版） (豆瓣)介蛉。也是把代碼寫一遍萌庆。
需要學(xué)會條件判斷，字典币旧，切片践险，循環(huán)，迭代，自定義函數(shù)等捏境。知道數(shù)據(jù)領(lǐng)域最經(jīng)典的包Pandas+Numpy于游。
在速成后的很長一段時間，我們都要做調(diào)包俠垫言。
這兩門語言最好安裝IDE贰剥，R語言我建議用RStudio，Python我建議用Anaconda筷频。都是數(shù)據(jù)分析的利器蚌成。
Mac自帶Python2.7，但現(xiàn)在Python 3已經(jīng)比幾年前成熟凛捏，而且沒有編碼問題担忧。各類教程也足夠多，不要抱成守舊了坯癣。Win的電腦瓶盛，安裝Python會有環(huán)境變量的問題，是個大坑（R的中文編碼也是天坑）示罗。
到這里惩猫，剛剛好是七周。如果還需要第八周+蚜点，則是把上面的鞏固和融會貫通轧房，畢竟速成是以轉(zhuǎn)崗或拿offer為目的。成為數(shù)據(jù)分析師后绍绘，坑才剛剛開始奶镶，努力吧。
