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好多想要入门数据分析师这个岗位的同学，不知道该如何规划自己的学习路径，我尝试把数据分析师的入门路径总结7个阶段，供大家参考。第一阶段：会用Excel做简单的数据统计分析
第二阶段：会用SQL从数据库提取数据
第三阶段：能够玩转商业智能BI工具
第四阶段：掌握数理统计知识，擅长高级统计分析
第五阶段：擅长通过编程玩转数据分析
第六阶段：熟悉数据挖掘模型，擅长高级数据建模分析
第七阶段：懂行业，懂业务，具备数据和商业思维
今天我重点讲讲前两个阶段。
数据分析师的水平参差不齐，但凡会点Excel处理数据的，都容易把自己号称数据分析师。所以说，我把数据分析师分为两类，一类是使用Excel的分析师，一类是其他分析师。作为一个数据分析师，入门的时候，都离不开Excel。就算数据分析，做了10来年的，工作中也有可能离不开Excel，可见它对于一个数据分析师的重要性。
很多传统行业的数据分析师，其实只要求掌握Excel即可，会点其他的分析工具，就是个加分项。
Excel有很多强大的数据分析功能，函数、透视表、VBA等，光函数这块很有可能就够你学一年半载的，当然常用的函数也就那么10来个，除非你想玩转Excel。
对于入门级别的数据分析师，如果想要掌握Excel这门工具，前期我认为你需要掌握如下技能：
1、重点掌握一些日常使用的函数，vlookup、sum、count、sumif、countif、find、if、left/right、时间转换等函数；
2、数据透视表，它可以说是Excel中最强大的功能，没有之一！它可以帮你解决各种交互统计汇总的问题。
Excel函数这块，我再多说一句。你想要学好Excel的函数，不需要特别记忆怎么使用函数，你首先要知道Excel有解决哪些场景的函数，然后碰到问题，就可以在百度上搜索。所以说，应用Excel函数最重要的能力是学会搜索，学会将遇到的问题转换成搜索语句。比如，Excel怎么匹配多张表的数据？
当然，如果你要想成为Excel数据分析高手，专注Excel技能，在数据圈，你也能混一碗饭吃，而且会混的很好。甚至有可能，这项技能会成为你的泡妞神器，各种漂亮MM会找你来解决各种Excel使用问题，因为它是一项职场通杀技能。
想要成为Excel高手，也是需要遵循循序渐进的一个学习过程，具体的过程大致如下：
1、对于初级用户来说，Excel对数据分析的作用，运用其表格功能及一般的运算规则提高报表制作及计算的效率；
2、对于进阶用户来说，Excel对数据分析的作用，掌握必要的学习函数及透视表，能够进行复杂的运算和逻辑关系判断。另外，也需要掌握建立具有一般智能化的互动报表及模型的能力。提高数据分析的效率、深度和广度；
3、对于高级用户，Excel对数据分析的作用，可进行VBA的开发，能够完成程序级开发，能够进行数十万级数据的运算，掌握更为智能化和强大的数据分析模型的能力；
4、对于开发级用户，Excel对数据分析的作用，可开发Excel所没有或者说不完善的功能和插件，可以大大扩展Excel的使用范围，与其他各种数据库交互等。
Excel与数据分析的学习，不推荐书籍，买了书也只是看懂各大概应用，还不如去京东上看看这些书的大纲，了解下Excel所涵盖的功能，构建Excel知识点的框架，然后按照使用需求来系统学习。
作为入门级别的数据分析师，日常使用Excel处理一些数据，做个汇总统计，汇报时做些图表展示，基本上就可以。但是Excel有一个比较大的弊端，就是数据量稍微大一点，就会卡的要死，所以它只适合处理些小数据。公司大量的数据，更多的还是存储在数据库里，所以想要从数据库中读取数据，用来分析，还是需要具备编写简单SQL能力。
SQL是结构化查询语言的英文缩写，指的是一种非常主流的数据库查询语言，通过该语言，用户可以从数据库中提取所需要的数据。
数据分析人员，掌握了简单的SQL语言，就可以随时对自己感兴趣的数据进行简单的查询、抽取和汇总。相比只会使用Excel，会让你的分析能力的边界无限拓展。
想要学习SQL，我平常给大家都是推荐如下教程，链接如下：
https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html
但上面的教程也没必要每个知识点都要学习，我通常会给大家画画重点，列举重点内容如下，供大家参考。
想要学好SQL，就必须要选择和安装数据库工具，比如Sql Server、Oracle、Mysql等，我给大家推荐Mysql这个工具。
最后总结：
刚入门的数据分析师，我建议还是以掌握分析工具为主，分析理论为辅。因为分析工具是死的，相对好学点。对于分析工具的学习，千万不要抱着书一章一章的学习，这样很容易半途而废。建议可以选择一些常用的知识点，先掌握基本原理知识，然后实践再实践。假如有工作条件的，一定要在工作中，经常使用，这样的学习效率很高。
一个数据人的自留地是一个助力数据人成长的大家庭，帮助对数据感兴趣的伙伴们明确学习方向、精准提升技能。
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