【摘要】如何学好数据分析？这个一个比较大的命题，很难一两句话弄说的清楚，所以这个的问题很在QQ群里不太能得到一个满意的答案。在这里，我就以一

如何学好数据分析？

这个一个比较大的命题，很难一两句话弄说的清楚，所以这个的问题很在QQ群里不太能得到一个满意的答案。

在这里，我就以一个这数据方面的从业者的身份来说一说我的学习方法，当然有一点要说的是每个人的思想、方法、工作经历、知识侧重点都是不一样的，所以对于如何学习这个问题可谓是仁者见仁智者见智。我这里只说一说我个人的方法，不一定是对的也不一定适用于每一个人。

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，包含但不仅限于以下学科：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析……等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。

2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，我大致罗列以下几类：

（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。

（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

在此需要说明的一点是：软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。

对于以上两点，究竟按照什么路线来学习，先后顺序如何安排，我在网上看到过一个图，个人认为很不错：

3、行业知识与工作经验：这部分知识怎么说呢，要是说在书本上一点学不来那也是骗人的，但是能真正拿为己用的，多是自己在实际的工作过程中经历的学到的。做数据分析一定得和自己所从事的行业紧密相关，不结合业务的数据分析无异于纸上谈兵。而需要要用到数据分析的行业又多的数不清，一句话，只要有数据的地方就需要有数据分析，比如互联网、电商、金融、电信、制造业、零售业等等都是数据分析需求大户，你不可能每个行业都很懂，但是你可以在一个行业很懂，这个懂则需要在工作过程中慢慢积累。

打个形象的比喻，成为一个数据分析精英好比成为一个武林高手（不少朋友应该都看过武侠电影），武林高手通常具备三个要素：浑厚的内功、致命招式/稀世武器、江湖经验。

基础知识和行业内的经验就好比这浑厚的内功，及时你不会作出什么东西来也能保证别人忽悠不倒你，因为你已经是内行了；

各种软件操作就好比致命的招式和稀世武器，一旦出手就可以招招致命、事半功倍；

行走江湖最怕的就是缺少江湖经验，有时候被杀了都不知道是谁杀的，所以工作经验就好比这江湖经验，经验丰富遇到问题才更容易应对。

所以三者相辅相成，任何一个存在短板都会影响整体的发挥，影响个人的数据分析能力水平。

1、看书

这我看来要全面系统的掌握知识，最好的办法就是看书，看书只有看对书，没有看错书，选择了一本能大幅提高自己能力、思想的书就是看对书。再此，我就不做书籍推荐了，每一块都有不少经典的好书，但是我可以告诉你一个找书的好方法，那就是在网上书店搜索相应的关键词，比如你想找统计学方面的书，那你就搜“统计学”，想看EXCEL方面的书就搜“EXCEL”，你会搜到很多相关的书籍，你可以查看书籍的目录介绍和相关的评价看是否适合你。

2、逛专业的网站

另外一个就是经常逛一些在数据分析方面的论坛、博客。所谓逛，跟逛街一样，我不需要东西同样可以去逛街。所以即使你不想去找某个问题的解决方法同样也许要去逛，因为那里有很多也数据分析方面的知识、见解，很多内容都可能会让你受益匪浅，同时还可以关注到高手大牛以及行业的一些动态。

3、学会向搜索引擎要答案

一个懂得学习人必须是懂得提问的人，那回答你问题的人在哪里，不在现实中就在网络上。当你遇到难以解决的问题时，建议首先找一找手头上的书本能不能帮你解答。如果不能，那请你在google、百度上去搜吧，很多问题十有八九在网上可以找到答案（当然那些答案并不一定是最好最优的），如果搜索不到答案，好吧，我承认你的疑问有点小偏了，那就去相关的QQ群或身边的同事朋友那去问吧。

此外，在软件操作方面学会想操作手册要答案

很多关于软件工具的书籍都只是将最主要的操作方法写出来，对于个人而言对一款软件的使用也只是小部分功能，而软件操作手册不一样，它就是软件的使用说明书，每个细致的功能点都会写进去，可以说是最全面的软件字典，在操作手册中几乎可以找到所有的操作方法。

为什么这样安排顺序？ 在我看来书本上的答案要比网上的要靠谱，这个靠谱不是说网上没有好的答案，只是说在没有甄别能力的前提下，你看不出哪个答案是最好的。而书本不一样，写书人的知识水品通常要比写出来的书的知识水品要高，书上给出的解答虽说不一定是最好的，但一定不会差到哪去。

为什么要把搜索引擎放在第二位？

因为搜索引擎可以找到几乎全网的内容，一句话概括就是搜到的东西全。学会使用搜索找问题答案是一种能力，是一种方法。

如果以上方法都找不到的话，就只能向朋友网友求助了。

为什么说QQ群不是解决问题（一些非常灵活的问题除外）好办法？

一是，群里确实有高手，但是高手通常都很忙，如果一两句话能解答你的话，他们很乐意帮你解答，如果不是一两句话能说清的，他们通常会沉默；二是，群里虽然有高手，但是菜鸟也不少，与其得到一个错的结果，不如不问。

你可能要问那QQ群有什么用，我的回答是：解决灵活性问题，交流学习心得，了解他人的动态。

向身边朋友同事请教是本着求人不如求己原则下来说的，如果朋友热情并且自己知道答案的话，肯定会告诉你，及时不知道有时也会帮你找一找解决办法，还有一点是向朋友请教往往还能起到沟通感情的作用。但是有一点，大家工作都很忙，能不去麻烦别人最好还是不去麻烦。

总之，学习是个循序渐进的过程，贵在坚持，不能操之过急；因为数据分析这块涉及的内容很广，所以学习的原则要定好大的方向，然后不断扩展加深知识，“哪里不会补哪里”。

写了这么多也没给大家一点知识性的内容，但都是我个人的一点看法和经验之谈，不妥的地方请同行朋友们多多指正。

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