全网最良心的【数据分析自学攻略】

担心数学和统计学门槛？目的是解决问题，学习过程中会使用即可。 学多久？入门50-100小时，进大厂3-5月，每天坚持学习。 数据分析师未来前景？岗位是基于数据给出企业结论，帮助企业决策，未来所有企业的核心。

数据分析

全网最良心的【数据分析自学攻略】 来源b站：

学习路径

刚开始工作内容比较基础，处理业务数据需求

熟悉业务需要一定时间

3个月快速入门，入门后可胜任

实习生

数据专员

数据运营

……其他基础岗位

学习目标

一、用数据分析解决简单的业务问题

销售额下滑

活动投入产出比

二、掌握SQL的七大核心语句、表连接&子查询

三、掌握Excel常用函数、数据透视表

四、Excel及任一BI基础图表制作

Tableau/PowerBI/FineBI……（种类很多，不需要都学，只学习面试公司家所用的BI工具即可）

学习资料

《深入浅出数据分析》，简单易懂，贴近业务

SQL零基础教程——未明学院

sqlzoo刷题练习、

后裔采集器

Excel教程——B站则秀

Tableau零基础教程——未明学院

《精益数据分析》

MySql教程——B站up主 黎曼的猜想

牛客网刷大厂面试真题

sklearn教程——莫凡

机器学习与推荐系统实战——尚硅谷

《统计学习方法》、《西瓜书》

和鲸社区——各种项目，线上运行

获取数据

希望：通过自学进入一线大厂数据分析师

困境：无法提升分析思维、不知道工具用在哪

问题：大多数人都是在学工具，而不是学如何解决问题，没有清晰目标

解决：掌握入门知识，更重要的是有解决实际问题的意识和能力

求职目标

直面问题，用数据分析解决它

勤思考，遇到问题不说做不了，只说怎么做

多练多看多做，36Kr、人人都是产品经理、简书看案例……

行业或产品数据分析报告

知乎上有攻略和教学

训练思维能力

作为成型作品提供面试

加深对具体产品和行业的理解

实际场景中的SQL

开窗函数

数据转置

Python

函数

控制流

3大工具包：numpy/pandas/matplotlib

sklearn机器学习

机器学习模型

应用

方法

流程拆解法

二分法

象限拆解法

杜邦分析法

AARRR

PEST

RFM

SWOT

5W1H

基于数据反馈不断迭代产品和业务策略

基于数据训练算法，让机器自动化地完成工作

将数据应用于业务

验证过假设

将数据应用于算法

训练算法服务于业务

训练算法，喂数据 相当于CNN中的训练集和测试集

观测

观察

采集数据

解析系统日志

埋点获取新数据

获取数据的最可靠方式

通过传感器采集

爬虫

解析网站，抓取数据

API

数据开发平台

储存数据

各种类型的数据库

连接数据库取数

展示数据

可视化高效传达信息

实验

提出假设，然后验证假设

所有未经事实数据验证的想法都是假设

设计测试获取数据

目的

及时发现异常

找到数据之间的因果关系

研究关系

可视化 建模分析

基于数据和算法的竞争

学习初期常见问题&分析师就业前景

担心数学和统计学门槛？目的是解决问题，学习过程中会使用即可。

学多久？入门50-100小时，进大厂3-5月，每天坚持学习。

数据分析师未来前景？岗位是基于数据给出企业结论，帮助企业决策，未来所有企业的核心。