鑽石舞台

數據正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網絡、消費信息、運動軌跡……，大到企業的銷售、運營數據，產品的生產數據，交通網絡數據……

數據分析人才熱度也是高居不下，一方面企業的數據量在大規模的增長，對於數據分析的需求與日俱增；另一方面，相比起其他的技術職位，數據分析師的候選者要少得多。

數據源於麥肯錫

那麼，小白如何快速獲得數據分析的能力呢？知乎上有很多書單，你可能也聽過很多學習方法，但嘗試過就知道這些跟高效沒什麼關係。

要明確學習的路徑，最有效的方式就是看具體的職業、工作崗位對於技能的具體需求。

我們從拉勾上找了一些最具有代表性的數據分析師職位信息，來看看薪資不菲的數據分析師，到底需要哪些技能。

其實企業對數據分析師的基礎技能需求差別不大，可總結如下：

SQL數據庫的基本操作，會基本的數據管理

會用Excel/SQL做基本的數據管理

會用腳本語言進行數據分析，Python or R

有獲取外部數據的能力，如爬蟲

會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告

熟悉常用的數據挖掘算法：以回歸分析為主

其次是數據分析的流程，一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：

高效的學習路徑是什麼？就是數據分析的這個流程。按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。

接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。

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系統實戰與數據思維

到這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰，練習解決實際問題的能力。

上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

你也可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等數據中都有着很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨着你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如Top榜單、平均水平、區域分布、同比環比、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨着經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。

零基礎學習數據分析，坑確實比較多，總結如下：

1.環境配置，工具安裝、環境變量，對小白太不友好；

2.缺少合理的學習路徑，上來 Python、HTML 各種學，極其容易放棄；

3.Python有很多包、框架可以選擇，不知道哪個更友好；

4.遇到問題找不到解決辦法，學習停滯不前；

5.網上的資料非常零散，而且對小白不友好，很多看起來雲裡霧裡；

6.懂得技巧，但面對具體問題無法系統思考和分析；

……………………

正好，麥芒求職推出的這門系統的數據分析課程，就是按照以上的學習路徑。是無數分析師的爬坑經驗、以及無數本書的總結，讓你少走彎路。30天，足夠打敗市面上多半所謂的分析師。

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