从事数据分析需要学习哪些内容

数据分析师日常的工作流程简单来说主要包含两个方面：1.取数；2.分析。但是需要学习的内容确实非常广泛的，数据分析的跨度较大，这也给数据分析师提供了更多的生存空间，既可以向上游数据技术数据产品去走，也可以往下游商业分析去走，未来，数据分析将会是互联网公司职场很多岗位的必备技能。

（一）取数工具及方法

1.SQL基础

对于互联网公司来说，一般内部数据会使用SQL去做数据提取，这里面需要掌握SQL的基本语句就可以，数据查询、聚合与连接、函数应用。视频学习：可以看尚硅谷的SQL教学视频，但是教学视频内容较多，很多超过了数据分析师需要学习的范畴，后续会对SQL的学习单独出一篇进行讲解。链接：https://www.bilibili.com/video/BV12b411K7Zuspm_id_from=333.337.search-card.all.clickSQL的相应图书，可以查看《SQL必知必会》练习：SQL语法比较容易上手，难点在于现实中复杂的业务逻辑如何实习，可以在学习了基础语法的基础上在牛客网进行练习。

2. 爬虫

爬虫不是一个数据分析师的必学项目，要看企业对于数据分析师岗位的要求和定位，爬虫可以在跟着对应的视频资料进行学习。2020年Python爬虫全套课程（学完可做项目）_哔哩哔哩_bilibili。

（二）数学基础

统计学是数据分析的理论基础，如果没有统计学的基础，建议看《深入学习统计学》以及B站的B站可汗统计学视频进行学习；如果之前有统计学的基础，可以看《统计学.第5版.贾俊平编著.中国人民大学出版社》。机器学习是否需要学习主要看未来想要做的方向是业务方向还是技术方向，可以看《西瓜书》先学习一些基础的算法，如线性回归，贝叶斯，决策树，逻辑回归，SVM，协同过滤，随机森林等，同时跟着B站《吴恩达机器学习》进行学习。

（三）数据处理工具

EXCEL：现有的数据分析工具里，最强大应用也是最广的肯定是Excel了。作为一个数据分析师，Excel是必备工具，可以快速处理一些数据，快速出图，非常的灵活便捷。稍微高级一点，Excel也支持基本的一些编程函数，包括max,min,average,find,match,vlookup等。Excel的数据透视表功能也非常的强大，可以快速的选取所需元素进行分析。Excel的学习是最简单的，网上的资源也有很多，看了视频以后，一定要跟着练习，这样记忆比较深刻。

Pyhton：Pyhon除了数据分析方向外，更多的作为开发工具，因此网上的Python学习视频非常多，很多不是数据分析需要去学的，建议Python学习的路径为，先学习基础的语法，然后学习相应的numpy、pandas、matplotlib、Sklearn等模块，之后可以通过一些公开的项目进行实战，例如Kaggle、和鲸社区、天池等网站公开的数据挖掘项目。自学视频：https://www.bilibili.com/video/av68633416自学教程：《Python数据分析》

（四）数据分析方法

数据分析方法会在之后的更新中，根据实战项目进行逐一解读。

（五）项目/业务经验

项目：可以在Kaggle、和鲸社区、天池参加一些数据挖掘项目进行实战，但是这些项目和实际的业务还是有一定的区别，我们会在后续的更新中推出一些贴近互联网相关业务的实战项目供各位读者使用。实习：数据分析是一个需要不断实践积累的岗位，可以在有一定的知识基础后寻找数据分析实习，后续我们会定期推出数据分析、商业分析、算法为主的一些岗位的实习机会。

数据分析学习资料

SQL学习资料

SQL书籍：

链接：https://pan.baidu.com/s/15ho37tOHcR1Ya9jlm8C9Ow提取码：1er5

SQL基础知识整合：

链接：https://pan.baidu.com/s/1VgGqaGDiv9Y2Us3JAlznmA提取码：ik57文档密码：sqlroad

统计学书籍：

链接：https://pan.baidu.com/s/15ps_wyy53ZKtWa0q8ZepQA提取码：n1za

Python数据分析相关资料：

链接：https://pan.baidu.com/s/1rlXk1IHTQfqY_pYCbEEsnA提取码：2m93

数据分析方法数据：

链接：https://pan.baidu.com/s/1-hWs3Ljxg_8MYY934OQ6ZQ提取码：o1jk

资料较多，还在分类整理中，后续将持续更行。

可以关注我们的公众号：二龙湖说数据