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如何快速成为数据分析师?

说来我正式接触数据分析也快一年,对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的,但是零经验也有零经验的捷径。以上的前提针对入门,目的是达到数据分析师的门槛,顺利拿到一份offer,不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域,不论是分析师这个职位,还是运营、产品的能力发展都是适用的。其他领域就仁者见仁了。市面上有《七周七数据库》,《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》。没错,七周。

第一周:Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜,你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup,所以有必要讲下。重点是了解各种函数,包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。Excel函数不需要学全,重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。我认为掌握vlookup和数据透视表足够,是最具性价比的两个技巧。 学会vlookup,SQL中的join,Python中的merge很容易理解。 学会数据透视表,SQL中的group,Python中的pivot_table也是同理。这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,80%的办公室白领都能秒杀。Excel是熟能生巧,多找练习题。还有需要养成好习惯,不要合并单元格,不要过于花哨。表格按照原始数据(sheet1)、加工数据(sheet2),图表(sheet3)的类型管理。专栏上写了三篇Excel的文章,比较简单,大体介绍了Excel应用,可以作为职场新人的指南。第一篇数据分析—函数篇。主要简单讲解常用的函数,以及与之对应的SQL/Python函数。第二篇数据分析—技巧篇。主要简单讲解我认为很有新价比的功能,提高工作效率。第三篇数据分析—实战篇。主要将前两篇的内容以实战方式进行,简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据,是5000行数据分析师岗位数据。下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。了解单元格格式,后期的数据类型包括各类timestamp,date,string,int,bigint,char,factor,float等。了解数组,以及怎么用(excel的数组挺难用),Python和R也会涉及到 list。了解函数和参数,当进阶为编程型的数据分析师时,会让你更快的掌握。了解中文编码,UTF8和ASCII,包括CSV的delimiter等,以后你会回来感谢我的。养成一个好习惯,不要合并单元格,不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据,图表的类型管理。如果时间还有剩余,可以看大数据时代 (豆瓣),培养职业兴趣。再来一道练习题,我给你1000个身份证号码,告诉我里面有多少男女,各省市人口的分布,这些人的年龄和星座。(身份证号码规律可以网上搜索)

我和很多人一样,不太喜欢快速这个词,急于求成的结果是得不偿失。在这里,我将题主的“快速”理解为如何在最短的时间内高效率的成为数据分析师。我想这才是题主的初衷吧!首先,成为任何一个技术型工作的从业者最需要的就是掌握相关的专业技能,因此也可以这么理解题主的话:如何在最短的时间内高效率的掌握数据分析知识从而达到找一份相关工作的资格!在长篇大论之前,我先给题主来一粒定心丸:3个月零基础入门数据分析师是一件完全可能的事!看清楚哦,我说的是入门。入门基本上就是懂得了常规的数据分析知识并且据此找到一份简单的工作!知乎里面有很多关于学习数据分析的帖子,写的都很好。但是它们和快速没有任何关系,你要完成那些大神们的书单贴,至少需要3、5年才行。因为那是一个perfect 的数据分析师,而不是入门级别的!我简单的将学习数据分析的同学分为三种:1.学过计算机但不会统计学(新手)2.学过统计学但不会计算机(小白)3.统计学和计算机都不会(菜鸟)他们的排名是: 菜鸟 < 小白 <= 新手。 无需置疑,菜鸟是最弱的级别,学习起来也是困难重重。小白和新手算是有一定的基础,学习起来会比较轻松一点。 从我个人角度来看,我觉得计算机技术要重于统计学知识,因此我认为学计算机的同学更容易入门。当然,无论处于哪一个级别你都需要做两件事:

  1. 一份正确的学习计划
  2. 一套正确的书籍

废话不多说,先上书单:

作者:秦路链接:https://www.zhihu.com/question/29265587/answer/125091104来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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