数据分析自学路线

数据分析自学路线-工具篇，详细规划了从Excel基础知识到高级数据分析工具的学习路径。此自学路线为数据分析初学者提供了从基础到进阶的全面指导，帮助学习者逐步掌握数据分析所需的核心技能和工具。

数据分析自学路线

• 一、工具篇：
  • 1. Excel
    • 学习周期：1-2周
    • 使用场景：职场高频办公软件，适合日常数据处理与分析。
    • 重点学习：
      • 透视表：快速汇总、分析和探索数据集。
      • 函数与公式：掌握IF、VLOOKUP、INDEX/MATCH等函数。
      • 图表制作：学习创建条形图、折线图和散点图等。
    • 推荐资源：
      • B站《王佩丰Excel基础教程24讲》：全面系统学习Excel。
      • B站《戴师兄Excel基础操作大厂周报制作常用函数》：快速提升工作效率。
  • 2. SQL
    • 学习周期：3-4周
    • 使用场景：数据分析岗位必备，主要工具用于数据检索和管理。
    • 重点掌握：
      • 基础语法：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等。
      • 聚合函数：SUM、AVG、COUNT等。
      • 表连接：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN。
      • 子查询：理解子查询在数据处理中的应用。
    • 自学资料：
      • B站《戴师兄SQL从入门到实战》：涵盖笔试和实战技巧。
      • 牛客网SQL真题练习：提升面试和实际工作能力。
      • 《SQL必知必会》：作为SQL学习的参考手册。
  • 3. Tableau/PowerBI（选一）
    • 学习周期：1-2周（建议在掌握Excel后学习）
    • 使用场景：数据分析岗位高频使用，用于创建交互式数据可视化。
    • 重点学习：
      • 基础图形绘制：条形图、折线图、散点图等。
      • 数据可视化和自动化：学习制作仪表板和报告。
    • 推荐资源：
      • Tableau：B站《未明学院Tableau零基础教程》和《戴师兄Tableau数据可视化与仪表盘搭建》。
      • PowerBI：B站《孙兴华讲PowerBI火力全开版》。
  • 4. Python
    • 学习周期：根据前述工具掌握情况而定，建议至少4周以上。
    • 使用场景：数据处理、自动化脚本、机器学习建模。
    • 重点学习：
      • numpy、pandas：数据处理和分析库。
      • matplotlib、seaborn：数据可视化库。
      • sklearn：机器学习库，用于构建和评估模型。
    • 推荐资源：
      • B站《孙兴华Python数据三部曲》：涵盖基础语法和核心库。
      • 《利用Python进行数据分析》：深入学习数据处理技术。
      • 《机器学习实战》：基于Scikit-Learn和TensorFlow的机器学习项目。