數(shù)分這個(gè)崗位最近異常的火熱，個(gè)人感覺(jué)和前兩年的Python有過(guò)之而不及，目前自己也在轉(zhuǎn)行中，一直在學(xué)習(xí)中，不由想起來(lái)之前，我從電氣工程轉(zhuǎn)到Python開(kāi)發(fā)的過(guò)往，沒(méi)有什么是不可能的。所以，對(duì)于那些和我一樣想要入門(mén)或者轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析崗位的伙伴，我還是希望能夠提高大家轉(zhuǎn)行和學(xué)習(xí)的自信心，快速入門(mén)也不是沒(méi)有可能的。

① 應(yīng)該具備的技能：

Excel、PPT、MySQL、Python、BI可視化、Hive

必須要掌握的?Excel、PPT、MySQL

Excel基本的查找？篩選、簡(jiǎn)單計(jì)算要會(huì)；重點(diǎn)函數(shù)，vlookup等必須要會(huì)；數(shù)據(jù)透視表，這是數(shù)據(jù)分析神器，必須要掌握；基本的繪圖方法，必須要會(huì)。

PPT數(shù)據(jù)分析報(bào)告的展現(xiàn)工作，重要程度不言而喻

MySQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，公司的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)一般的存儲(chǔ)就是 SQL，且面試中，只要有筆試，必有SQL，沒(méi)有別的學(xué)習(xí)技巧，就是練習(xí)，我在這也推薦幾個(gè)網(wǎng)站，基礎(chǔ)的語(yǔ)法可以在

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Python中的數(shù)分三劍客 Numpy、Pandas、Matplotlib數(shù)據(jù)處理、可視化，不過(guò)作為進(jìn)階工具，前期入坑可以先放一放

BI可視化tableau、quickbi 、神策等，可以在后期入手學(xué)習(xí)，前面入坑還是先學(xué)習(xí)excel就夠了

Hive有的公司數(shù)據(jù)量大，會(huì)用到，所以要了解

學(xué)習(xí)建議：掌握20%的常用功能，就可以解決工作中80%的問(wèn)題，學(xué)習(xí)SQL最簡(jiǎn)單最粗暴的方法就是刷題，學(xué)習(xí)、實(shí)踐、迭代優(yōu)化。學(xué)習(xí)Python，實(shí)踐很重要很重要。找一本淺顯易懂的教程，先把基礎(chǔ)語(yǔ)法學(xué)會(huì)。然后找一些實(shí)際的問(wèn)題或者項(xiàng)目，來(lái)實(shí)踐。最后，一定要把學(xué)到的東西，應(yīng)用在工作中，并持續(xù)的運(yùn)用它。

② 數(shù)分中方法論的學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)分析出了上述所說(shuō)的技能，還需要一些分析方法，理論知識(shí)等，比如統(tǒng)計(jì)學(xué)。

統(tǒng)計(jì)學(xué)，總體、抽樣、概率、均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、正態(tài)分布、抽樣分布、假設(shè)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)和相關(guān)/回歸分析等基本概念和方法論必須要會(huì)。

分析方法，掌握橫向?qū)Ρ?、縱向?qū)Ρ?、下鉆分析（維度拆解）、經(jīng)典分析方法論（5W2H、AARRR模型、RFM模型、杜邦分析法、波士頓矩陣）等基礎(chǔ)方法。

學(xué)習(xí)建議：這是理論知識(shí)，選擇一本基礎(chǔ)教材，從頭到尾的學(xué)習(xí)一遍?？梢哉乙恍┫嚓P(guān)書(shū)籍學(xué)習(xí)，比如《白話統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì)數(shù)據(jù)分析》、《人人都會(huì)數(shù)據(jù)分析》、《精益數(shù)據(jù)分析》等。以上基本工具、知識(shí)和方法論掌握了，你就可以選擇自己感興趣的行業(yè)，學(xué)習(xí)行業(yè)的相關(guān)知識(shí)和術(shù)語(yǔ)，了解行業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯。