为方便小白可以快速获得数据分析基本能力,特列出学习路径。
社群数据分析wiki搭建目录：
1、认识数据分析
1.1 数据分析师的具体职责和工作内容
1.2 城市对数据分析岗位的影响
城市越大，数据分析岗位越多。<br />小城市是没有多少数据分析岗位，相对对于将来的发展和涨薪都有影响。
1.3 行业对数据分析岗位的影响
这里分传统行业和互联网行业。<br />传统行业业务为主，数分只是辅助作用，没有了照样转。<br />互联网行业，很多决策需要依据数据。
这里面还有甲方和乙方的区分。甲方数分一般都是支撑性岗位，属于辅助。
乙方需要靠数据吃饭或者撑脸面，比在甲方稍微好些。
2、入门数据分析需要的硬技能
2.1 数据分析的excel学习（必学）
2.2.1 为什么要学习excel
excel非常灵活，也常作为与业务和leader沟通的载体，有很多工作都会用到excel知识。
2.2.2 入门级别的excel要学到什么程度
excel是非常常用的数据工具，对于新手入门的话主要掌握数据透视表<br /> **对于新手：**推荐书籍《你早该这样玩excel》这本书内的内容看完就可以学习别的知识了。<br />[你早该这么玩Excel.伍昊.扫描版.pdf](https://www.yuque.com/attachments/yuque/0/2022/pdf/1242532/1643380043596-c4b2e477-abc7-4e5b-87fe-886676d7d728.pdf)<br />** 对于老手：**需要查漏补缺的《excel2016应用大全》
2.2.3 excel的练习与检验
2.2 数据分析的sql学习（必学）
2.2.1 为什么要学习sql
SQL是作为分析师入门的强有力的凭证，SQL学习成本低，收益高，在实际的工作中会起到极大的作用。
2.2.2 入门级别的sql要学到什么程度
<br /> （回头看写的简单了，后面完善）
2.2.3 sql学习资料
<br /> 针对mysql学习的：建议**《mysql必知必会》**开始 --必看<br />[MySQL必知必会.pdf](https://www.yuque.com/attachments/yuque/0/2022/pdf/1242532/1643380043576-3ceead91-c1eb-4f86-a4c6-b39e880492c9.pdf)<br /> 针对sql本身学习的建议：**《sql基础教程》《sql进阶教程》**--必看<br />[SQL基础教程第2版.pdf](https://www.yuque.com/attachments/yuque/0/2022/pdf/1242532/1643380043580-e29ec143-3ef8-4ba2-9550-7a6afa3f2b47.pdf)<br />[SQL进阶教程.pdf](https://www.yuque.com/attachments/yuque/0/2022/pdf/1242532/1643380043608-70d3a1c8-6582-45aa-9b0f-d52d220d324c.pdf)<br /> 以上三本书有部分内容重复，但都值得看。<br /> 想了解更底层的东西，看《sql权威指南》，我没看，有点深入<br /> <br /> 要注意不要被带到研究数据库本身上去，sql是一种规范化的通用的数据库提取语言，不是数据库本身，不要学偏了。<br /> 链接：https://pan.baidu.com/s/1u5dNoKKWuZ2Ek1Y2MXZfDg<br /> 提取码：hwp2
2.2.4 sql的练习与检验
<br /> 新手练习：适合刚看完mysql必知必会练习使用<br /> http://xuesql.cn<br /> 基础练习：<br /> http://www.w3school.com.cn/quiz/quiz.asp?quiz=sql<br /> https://sqlzoo.net/wiki/SELECT_basics<br /> 进阶练习：（以下我都做完了，大家有必要在这里完成练习）<br />** **[**leetcode**](https://leetcode-cn.com/)** （这个网站的题都会做了，日常的数据需求基本都可以完成）**<br />** **[**牛客网**](https://www.nowcoder.com/ta/sql?query=&asc=true&order=&page=1)<br /> https://www.hackerrank.com/dashboard（国外的网站）
2.3 数据分析的python学习（建议学）
python设计的内容非常多，不需要都学，都深入，网上的学习资源也非常多，所以不要在筛选资源上浪费太多时间，对于入门的话，学我给推荐的就OK
2.3.1 python基础知识【必学】
《python编程：从入门到实践》—只看入门部分就可以了。
Python编程：从入门到实践.pdf
看完入门部分再看一本
《像计算机科学家一样思考python》
像科学家一样思考Python.pdf
入门这两本足以。学习之后应该找实践的项目爬虫或数据处理。
2.3.2 python数据分析（pandas）【必学】
只看一本就可以《利用python进行数据分析》
这本书微信读书都。
这本书内容较多边学边练习。
练习参考：—> 科赛网经典的10题
2.3.3 python 爬虫 【选学】
入门即可（框架不需要学，验证码不需要，ip池不需要，多线程不需要）
《从零开始学习python爬虫》或者《python网络数据采集》
Python网络数据采集.pdf
学其中的一本就可以，个人建议第一本。
2.3.4 python 可视化 【选学】
（个人还没有学，平时多用excel和power BI）
（等大神来填充）
#python#
2.4 数据分析的power bi 学习（选学）
2.4.1 为什么要学习Power BI
首先power bi是商务智能软件，并不是单纯的可视化的一种方式，而是通过对数据的建模，发掘数据价值，更好的服务于业务。
由于其方便的操作，作为展示用的dashboard也是极好的。
很多童鞋都听过tableau，为什么先推荐powerbi，因为他可以在一定程度上与excel互通，而且excel中也有power bi 的插件，属于相互学习，在实际的工作中，excel使用频率非常高。
2.4.2 Power BI 的结构
自家总结的DAX笔记。
POWER BI DAX宝典
Power BI 分为三个组件
2.4.2.1 power query （优先度度高）
这是一个数据清洗的工具，他会记录你每一步的清洗步骤。如果你用过ps，就好比这个分层。
这一块分为两块，一块是图形化界面操作，就可以解决80%的问题，
另一块为M语言，新手入门不需要了解，后面深入必须要了解。
2.4.2.2 power view （优先度高）
这块是可视化展示，你平时看到的dashboard都是类似这样出来的。都是图形化操作。简单易学。
2.4.2.3 power pivot （数据建模）
这块是power bi的核心，但是你入门的时候可以先不学，不学也能做可视化。
这一块有一定的难度，使用的是dax语言（函数）。
2.4.3 power BI 的学习资料
书籍推荐《从EXCEL到POWERBI 商业智能数据分析》很好的入门书。
视屏推荐povit 数据工坊的视频教程。这个网上有些资源，大家可以搜索一下先。
2.5 数据分析的tableau 学习（选学）
2.5.1 为什么要学习tableau
世界级别的BI工具（商务智能），很多公司在JD中会有要求到tableau
与power bi 相比可视化的因素更强，更个性化
2.5.2 tableau 如何学习
tableau 入门并不难
只需要看一本书就可以达到
《人人都是数据分析师：Tableau应用实战》`
人人都是数据分析师：Tableau应用实战.pdf
对于tableau，这是收费软件，如何免费使用请自行百度。
不需要太多的其他资源，这本书真的就够了。
3、入门数据分析需要的软技能
这一part写的非常简单了，但是又很难展开 这块的内容属于业务知识，会在入职进阶部分详细讲解。 大家可以先看两本书、快速了解_微信读书都有
3.1 数据分析思维
把下面这张图吃透了，就有数据分析思维了。
这里首推陈老师的 数据分析师八大能力 的网课。
3.1 数据分析流程
3.2 数据分析报告的撰写
看面向对象：对内部，不需要专门准备PPT，只需要准备相关数据，把结论和to_do说清楚即可。
对数据部门内部：需要按照论文式，写清楚，一般是为了检验数据结果是否靠谱的重要依据，需要看过程。
对外：做成漂亮的ppt。重在展示价值。
3.3 如何利用数据服务业务
解决业务方痛点
提高业务方获取数据的效率
和业务方共同推进项目。执行人是业务方。
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