零基础的小白怎么学习数据分析？

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做为一个从超级菜鸟阶段过来的人，也曾迷茫，也曾面对一大堆资料不知所措，从无到有踩过太多的坑，在这里分享一下我总结出来的数据分析学习路径，为了让你少走弯路，避免选择困难，能用一本书搞定的我毫不会给你推荐其余多的书。即便是超级菜鸟，只要你认真按照下面的路径进行学习，我保证你可以有所收获。

在我看来，菜鸟入门数据分析所须要学习的内容依次能够分为三个方面：统计学知识、编程技能以及数据分析的方法论。

1、统计学

学习统计学知识并非让你生啃一本如《统计学原理》或《数理统计》的教科书，若是真是这样，大多数人怕是直接从入门到放弃了。这里推荐一本书：

• 《深刻浅出统计学》

我一直认为统计理论要与平常生活结合起来，才能理解得更直观、透彻。这本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关统计学的全部基础知识，如信息可视化、几率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等。

2、编程技能

在学习了一些统计学的基本知识后，进入编程技能的学习，数据分析主要用到的编程技能有Excel、SQL、Python/R（我推荐学Python）。Excel因为你们或多或少都会用，上手也比较容易，在这里不过多讨论。这里主要讨论SQL和Python应该如何进行学习。

• SQL

SQL是什么？SQL全称是”结构化查询语言(Structured Query Language)”，是一种资料库查询和程式设计语言，用于存取资料以及查询、更新和管理关联式资料库系统。实际业务中要进行数据分析，首先得把数据从数据仓库中提取出来，SQL干的就是这个。

软件安装：

对于刚刚接触SQL的同窗，可能装个Mysql都须要花费不少的时间，这里为你们找了两份Mysql的安装指南。

mysql安装 - 安晓苏阳 - 博客园​www.cnblogs.com!
MySQL安装和使用 - 梦想云端 - 博客园​www.cnblogs.com!

软件装好了，就能够开始学起来了，针对SQL的学习，能够分为入门阶段和进阶阶段。

入门阶段：

推荐书籍：MySQL必知必会

对入门者很照顾的一本书，与其说是一本书不如说是一本小册子，不到250页的小册子，实践性很强，基本没有什么理论的堆砌，完彻底全就是一本实践指南，教会你怎么用SQL语句操做MySQL。看完这本书基本就能够说是入门了。

看书之余不要忘了勤加练习，这里也为你们找了一份Mysql入门练习题。

sql语句练习50题(Mysql版)​blog.csdn.net

进阶阶段：

此时的你已经掌握了SQL的基本语法，能对数据库进行基本的增删改查，但当你面对的数据量较大时，优化就显得很重要了。下一步就是要学会如何去优化SQL代码的运行效率。

推荐书籍：高性能MySQL

注意，这本书你们直接看第六章 查询性能优化这章便可，切勿从头啃到尾！！

那么进阶阶段应该如何进行训练呢？答案是Leetcode（一个编程刷题网站）。

题库 - 力扣 (LeetCode)​leetcode-cn.com!

Leetcode的数据库板块下面有一些结合实际业务的SQL题目，题目也有划分相应的难度，一开始能够先从难度低的题目开始作起，平台上能够在线编写代码以及在线测试，评论区里面也有一些人的作题思路和代码，当不会作的时候也能够参考一下别人的答案。以下图所示：

当Leetcode的题目练的差很少的时候，你的SQL水平已经足以应付绝大多数的业务场景了。

• Python

关于Python，想必我也不用进行过多的介绍，近几年数据分析、人工智能的火热也让Python成为最流行的编程语言，那么小白须要学什么，怎么学呢？

软件安装：

python好用的IDE（简单说就是写代码的平台）有不少，但对于学习数据分析的初学者而言，我仍是墙裂推荐你装Anaconda，并使用jupyter做为练手的IDE，听个人错不了！（本身一开始学的时候在命令行那里敲代码，对新手而言体验极差……）

Anaconda是什么？怎么安装？（安装前先下载个谷歌浏览器）

Anaconda 的安装教程（图文）​blog.csdn.net
将Chrome设置为Jupyter_notebook的默认浏览器 - 云+社区 - 腾讯云​cloud.tencent.com

安装好Anaconda并配置好jupyter以后，就能够打开jupyter开始学习Python啦，能够花一点时间稍微熟悉一下jupyter的使用，jupyter的界面以下图所示。

基础语法：

安装完软件以后，就能够开始学习Python的基础语法啦，这方面的教程比较多，这里就给你们推荐一下我以为还不错的，书和视频各一个。

推荐书籍：Python编程从入门到实践

再次注意，这本书也是有选择地看，直接看第二章（变量和简单数据类型）到第九章（类），其余的能够直接忽视。建议在看书时，将示例代码所有本身敲一遍，对代码而言，无他，惟手熟尔，待你将第二章到第九章的代码都敲过并理解了以后，你也就基本掌握了Python的主要数据类型，列表、字典、元组的主要操做，条件语句，循环语句，类和函数的使用，Python也算基本入门了。

视频推荐：

黑马—python基础_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​www.bilibili.com!

若是有时候看书看不下去，也能够选择对应章节的视频课程，这里就给你们推B站的这个视频吧，也算是B站人气比较高的python入门视频课程。

若是以为书中的例子不过瘾，想多多巩固刚学的Python语法，这里也为你准备了Python的100个小例题。

Python 100例 | 菜鸟教程​www.runoob.com

Python数据分析核心工具——pandas

当你已经掌握Python的基本语法以后，就能够直接开始学pandas这个数据分析库了，怎么学呢，这里就推荐一本书。

书籍推荐：利用Python进行数据分析 原书第2版

本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操做、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。不只有主要方法的操做演示，还有相关案例的实践。把这本书吃透，基本上你就能够灵活地使用Python对数据进行处理了。

其实，若是你认认真真走完上面SQL的学习路径，学习pandas的时候进度会很快，由于不少地方都是相通的，这篇文章总结了pandas和SQL在使用方法上的对比，学完SQL后学pandas，看看这个，你会恍然大悟。

pandas与sql 对比,持续更新​blog.csdn.net

另外：建议在阅读这本书的时候，不只把书上的代码吃透，最好还能找个本身感兴趣的数据集开始试着练手分析分析。不知道去哪里找数据集？下面给你整理了几个常见的找数据集的网站：

和鲸社区 - Kesci.com​www.kesci.com
天池数据集
Datasets | Kaggle​www.kaggle.com

不知道该怎么着手分析？下面是我整理的50个数据分析实战项目，你能够看看别人的分析思路，再将之运用到分析你的数据集上。

易执：干货！Python数据分析50个实战项目（持续更新……）​

至此，你已经基本掌握了数据分析的基本工具，接下来就得开始学习如何结合实际业务去分析问题，学习一些数据分析的思惟。

3、数据分析方法论

这里直接推荐两本本身看过的不错的书

一、精益数据分析

这本书展现了如何验证本身的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提高企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、通过实践检验的创业心得和宝贵经验，其中的数据分析思路值得仔细揣摩。

二、增加黑客

做为最先提出“增加黑客”概念的理论先驱、带领Dropbox实现500%增加的实战领军人物，做者在书中分享了如何跨部门搭建增加黑客团队，以及实现用户和利润双增加的具体行动指南。这本书适合入门者理解增加黑客的原理与操做体系。

若是你已经走到最后这个阶段了，那么再往下继续深刻，就得在实际项目中结合业务本身学习领悟了，或许，这也正是数据分析独特的魅力所在！

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