一、系统学习

要想成为一个专业的数据分析师，那学习就是一辈子的事儿~因为我就是那个刚入门的傻屌，哈哈

本文列举一个经典的从0到1的入门方法，建立一个整体的学习框架，并按照自己的时间和工作需要进行适当的调整。希望未来的学习之路我们一起共勉，一起进步！

第一周：Excel学习掌握

第二周：数据可视化  PowerBi、Excel、Tableau、 Echarts、帆软FineReport

第三周：分析思维的训练

第四周：数据库学习 SQL

第五周：统计知识学习

第六周：业务学习

第七周：Python/R学习

二、学习路径

1.需要获取外部数据分析师：

python基础知识

python爬虫

SQL语言

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等

2.不需要获取外部数据分析师：

SQL语言

python基础知识

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等

三、学习网站

EXCEL  http://www.excelcn.com/

SQL    http://www.w3school.com.cn/sql/

论坛   https://www.csdn.net/

       https://www.dcxueyuan.com/classDetail/data/1/page.html

四、参考书目

深入浅出数据分析

谁说菜鸟不会数据分析（入门篇+SPSS）

MySQL必知必会

统计学

R语言实战（中文完整版）

利用Python进行数据分析，中文版（扫描版）

Office 2007宝典

从零开始学运营

运营之光（黄有璨）

作者：马小野
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