在學習data analyst之前，妳必須知道妳想要達到的目標。換句話說，妳想通過這項技術解決什麽問題或計劃？有了這個目標，妳就可以清晰地制定自己的學習計劃，明確其知識體系。只有明確目標導向，學習最有用的部分，才能避免無效信息，降低學習效率。
1.定義知識框架和學習路徑。
數據分析，如果妳想做數據分析師，那麽妳可以去招聘網站看看相應職位的要求是什麽。壹般來說，妳會對自己應該掌握的知識結構有壹個初步的了解。可以看看數據分析師這個職位。企業對技能的需求可以概括如下:
SQL數據庫的基本操作，基礎數據管理；
能使用Excel/SQL做基礎數據的提取、分析和展示；
會使用腳本語言進行數據分析，Python或者R；；
增加了獲取外部數據的能力，如爬蟲或熟悉公共數據集；
具備基本的數據可視化技能，能夠撰寫數據報告；
熟悉常用的數據挖掘算法:回歸分析、決策樹、分類和聚類方法；
什麽是高效的學習途徑？就是數據分析的過程。壹般壹個數據分析師的學習之旅可以通過“數據采集-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化”這幾個步驟來實現。按照這個順序壹步壹步來，妳就會知道每個部分需要完成什麽，需要學習哪些知識，哪些知識暫時不需要。那麽妳每研究壹個部分，妳就能有壹些實際的產出，有積極的反饋，有成就感，妳就會願意花更多的時間在裏面。以解決問題為目標，效率自然不會低。
按照上述流程，我們分為需要獲取外部數據的分析師和不需要獲取外部數據的分析師兩類，學習路徑總結如下:
1.需要外部數據的分析師:
Python基礎
蟒蛇爬行動物
SQL語言
Python科學計算包:pandas，numpy，scipy，scikit-learn。
基本統計
回歸分析方法
數據挖掘的基本算法:分類和聚類
模型優化:特征提取
數據可視化:seaborn，matplotlib
2.不需要獲取外部數據的分析師:
SQL語言
Python基礎
Python科學計算包:pandas，numpy，scipy，scikit-learn。
基本統計
回歸分析方法
數據挖掘的基本算法:分類和聚類
模型優化:特征提取
數據可視化:seaborn，matplotlib
接下來，我們就來說說每壹部分應該學什麽，怎麽學。
數據采集:開放數據，Python爬蟲
如果只接觸企業數據庫中的數據，不需要獲取外部數據，這部分可以忽略。
獲取外部數據主要有兩種方式。
首先是獲取外部公共數據集。壹些科研機構、企業、政府會開放壹些數據，妳需要去特定的網站下載這些數據。這些數據集通常相對完整，質量相對較高。
另壹種獲取外部數據的方式是爬蟲。
比如妳可以通過爬蟲獲得招聘網站上某職位的招聘信息，租房網站上某城市的租房信息，豆瓣評分最高的電影列表，知乎的點贊和網易雲音樂評論列表。基於網絡上抓取的數據，可以分析某個行業，某個人群。
爬行之前，需要了解壹些Python的基礎知識:元素(列表、字典、元組等。)、變量、循環、函數(鏈接的新手教程很好)...以及如何用成熟的Python庫(URL，BeautifulSoup，requests，scrapy)實現壹個網絡爬蟲。如果是初學者，建議先從urllib和BeautifulSoup入手。(PS:後續數據分析也需要Python知識，以後遇到的問題也可以在本教程查看)
網上爬蟲教程不要太多，爬蟲可以推薦豆瓣的網頁來抓取。壹方面網頁結構相對簡單，另壹方面豆瓣對爬蟲相對友好。
掌握了基礎爬蟲之後，還需要壹些高級技能，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬行頻率、使用cookie信息等。，來應對不同網站的反爬蟲限制。
另外，常用的電商網站、問答網站、評論網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據都是很好的練習方法。這些網站可以得到非常有分析性的數據，最重要的是有很多成熟的代碼可以參考。
數據訪問:SQL語言
妳可能會有壹個疑問，為什麽沒有講Excel。在處理壹萬以內的數據時，Excel壹般分析沒有問題。壹旦數據量大了就會不足，數據庫可以很好的解決這個問題。而且，大多數企業都會以SQL的形式存儲數據。如果是分析師，還需要了解SQL的操作，能夠查詢和提取數據。
SQL作為最經典的數據庫工具，使得海量數據的存儲和管理成為可能，大大提高了數據抽取的效率。妳需要掌握以下技能:
特定情況下提取數據:企業數據庫中的數據壹定很大很復雜，妳需要提取妳需要的部分。比如妳可以根據妳的需求提取2018的所有銷量數據，今年銷量前50的產品數據，上海和廣東用戶的消費數據...SQL可以用簡單的命令幫助您完成這些任務。
數據庫的添加、刪除、查詢、修改:這些都是數據庫最基本的操作，但是用簡單的命令就可以實現，所以妳只需要記住命令就可以了。
數據的分組和聚合，如何建立多個表之間的關系:這部分是SQL的高級操作，多個表之間的關系在妳處理多維多數據集的時候非常有用，這也讓妳可以處理更復雜的數據。
數據預處理:Python(熊貓)
很多時候，我們得到的數據是不幹凈的，數據重復、缺失、異常值等。這時候就需要對數據進行清理，把這些影響分析的數據處理好，才能得到更準確的分析結果。
比如空氣質量數據，很多天的數據由於設備原因沒有監測到，有些數據重復記錄，有些數據在設備出現故障時無效。比如用戶行為數據中有很多無效操作對分析沒有意義，需要刪除。
那麽我們就需要用相應的方法來處理，比如不完整的數據，我們是直接去掉這個數據還是用相鄰值來補全。這些都是需要考慮的問題。
對於數據預處理，學習熊貓的用法，處理壹般的數據清洗。需要掌握的知識點如下:
選擇:數據訪問(標簽、特定值、布爾索引等。)
缺失值處理:刪除或填充缺失的數據行。
重復值處理:重復值的判斷和刪除
空格和異常值的處理:清除不必要的空格和極端異常數據。
相關操作:描述性統計、應用、直方圖等。
合並:符合各種邏輯關系的合並操作。
分組:數據劃分、單獨執行功能和數據重組。
刷新:快速生成數據透視表
概率論和統計知識
數據的總體分布是怎樣的？什麽是總體和樣本？如何應用中位數、眾數、均值、方差等基本統計學？如果有時間維度，它是如何隨時間變化的？不同場景下如何做假設檢驗？數據分析方法大多來源於統計學的概念，所以統計學知識也必不可少。需要掌握的知識點如下:
基本統計學:均值、中位數、眾數、百分位數、極值等。
其他描述性統計:偏斜度、方差、標準差、顯著性等
其他統計知識:總體與樣本，參數與統計，誤差線。
概率分布和假設檢驗:各種分布和假設檢驗過程
概率論其他知識:條件概率、貝葉斯等。
有了統計學的基礎知識，就可以利用這些統計數據做基礎分析了。把數據的指標用可視化的方式描述出來，其實可以得出很多結論，比如100排名靠前的有哪些，平均水平如何，近幾年的變化趨勢如何...
妳可以使用python包Seaborn(python做這些可視化分析，可以很容易的畫出各種可視化圖形，得到有指導意義的結果。了解假設檢驗後，就可以判斷樣本指標與假設的總體指標是否存在差異，驗證的結果是否在可接受的範圍內。
Python數據分析
如果妳有壹定的知識就會知道，目前市面上關於Python數據分析的書其實很多，但是每壹本都很厚，學習阻力很大。但實際上，最有用的信息只是這些書中的壹小部分。比如用Python測試不同情況下的假設，其實可以很好的驗證數據。
比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，實際上可以對大部分數據進行回歸分析，得出相對準確的結論。比如DataCastle的訓練比賽“房價預測”和“持倉預測”都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下:
回歸分析:線性回歸和邏輯回歸。
基本分類算法:決策樹，隨機森林...
基本聚類算法:k-means...
特征工程基礎:如何通過特征選擇優化模型
參數調整方法:如何調整參數優化模型
Python數據分析包:scipy、numpy、scikit-learn等。
在數據分析的這個階段，大部分問題都可以通過專註於回歸分析的方法來解決，使用描述性統計分析和回歸分析，妳可以得到壹個很好的分析結論。
當然，隨著妳實踐的增加，妳可能會遇到壹些復雜的問題，所以妳可能需要了解壹些更高級的算法:分類和聚類，然後妳就會知道哪種算法模型更適合不同類型的問題。對於模型優化，妳需要學習如何通過特征提取和參數調整來提高預測精度。這有點像數據挖掘和機器學習。其實壹個好的數據分析師應該算是初級的數據挖掘工程師。
系統實戰
這個時候，妳已經具備了基本的數據分析能力。但需要根據不同的案例，不同的業務場景進行實戰。如果妳能獨立完成分析任務，那麽妳已經打敗了市場上大多數的數據分析師。
如何進行實戰？
上面說的公開數據集，妳可以在妳感興趣的方向找壹些數據，試著從不同的角度去分析，看看妳能得出什麽有價值的結論。
另外壹個角度就是妳可以從妳的生活和工作中找到壹些可以用來分析的問題。比如上面提到的電商、招聘、社交等平臺方向，有很多問題可以探討。
剛開始的時候，妳可能不會把所有的問題都考慮透徹，但是隨著妳經驗的積累，妳會逐漸找到分析的方向，分析的大致維度有哪些，比如排行榜、平均水平、地區分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著閱歷的增加，妳會對數據有壹些感受，也就是我們通常所說的數據思維。
也可以看看行業分析報告，看看優秀分析師的視角，分析問題的維度。其實這並不是壹件困難的事情。
在掌握了初級的分析方法之後，還可以嘗試做壹些數據分析比賽，比如DataCastle專門為數據分析師定制的三個比賽，提交答案就可以獲得分數和排名:
員工離職預測培訓競賽
美國金縣房價預測培訓競賽
北京PM2.5濃度分析培訓競賽
種壹棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去找壹個數據集開始吧！！