数据分析是什么？
很多人都没有搞懂数据分析是什么，包括一些公司和企业也没搞清楚数据分析的定义。经常听到有人说投了数据分析的岗位，结果入职之后每天干的活就是取数给业务用，感觉自己就像个取数机。这样的工作根本不能叫做数据分析。什么是数据分析，用我自己的话来说就是针对某个问题，将获取后的数据用分析手段加以处理，并发现业务价值的过程。这一句话也基本涵盖了数据分析的流程：目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现
如何成为一个数据分析师
一般，数据分析师分为两类。之一类是编程类；第二类是非编程类。无论哪一类，都需要先入门数据分析。小编为大家推荐三本入门必看书籍：《深入浅出数据分析》可快速了解自己是否适合数据分析职位；《谁说菜鸟不会数据分析》了解数据分析流程和 ；《数据化管理》帮助了解数据在市场、营销等方面的应用。之一类编程类需要的技术有Excel、PPT、以及SQL等；第二类非编程类需要的技术有Python、R编程。
基本技能
就数据分析学习而言，需要的技能模块有统计基础+数据库知识+编程能力。
1.统计基础
理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。
2.数据库知识
关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。
学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。
3.编程能力
Excel。 透视表(Pivot Table)是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。
Python。当数据量大到用Excel打开都要很久或者我们想进步提升能力时，需要学些***技能，即用编程语言做数据分析。这里主要有R和Python两大流派。个人推荐Python，一是代码简单易懂，容易上手；二是学习资料多，降低学习成本。推荐《利用Python进行数据分析》，涵盖了利用Python做数据清洗，数据可视化及分析的技能点，可以作为一本工具书随时查阅。
适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。——Simon
《深入浅出数据分析》：把这本书放在之一顺序，是因为它真的很简单，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。即便是你毫无数据分析经验，一两天也足够读完整本书了。这本书的实操性并不强，所以也不建议你去跟着实践，了解作者传达出来的数据分析基本思想和原则就OK了，这对你建立宏观的视野，和接下来的学习很有帮助。
统计学概念在数据分析中的作用：比如方差、标准差、相关系数、均方根误差等； 集中数据分析的基本 ：假设检验、回归分析、误差分析等； 统计图形分析：散点图、直方图等来探索数据中隐藏的规律； 数据库以及数据整理。
这本书很让你掌握数据分析技术，过一遍即可。
《谁说菜鸟不会数据分析》：不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带excel的一些知识及数据分析再公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。
具有一定的行业针对性，要求具备一定的分析常识，适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理。
《深入浅出统计学》： HeadFirst类书籍，可以帮助你快速了解统计方面的知识。
更高阶的数据相对来说专业性较强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了
《精益数据分析》：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
数据分析好帮手-亿信ABI
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