一、資料分析前世今生
近年來，越來越多的企業開始出現數據分析師這個崗位，無非可以分為技術類和非技術類，技術類要運用演算法搭建模型，非技術類對模型結果進行視覺化展現、資料報告撰寫等。
二、資料分析的未來
不要把自己單純地定義為一名資料分析師，企業不乏做表的（初級資料分析師）、搞模型的（高階資料分析師），財務做報表更厲害，程式設計師比你更容易上手。資料分析一定是一項必備技能，就和PPT、Excel一樣，它是來輔助工作的，而不是工作的全部。
三、學習路線
技術：
Excel
SQL
Python/Spss
視覺化
理論：
資料分析思維和方法
統計學
對業務的理解
四、推薦書籍/網站
以下推薦的書籍和網站絕無任何廣告嫌疑，只是自己覺得還不錯分享給大家。
1、Excel學習：
沒有什麼推薦的書籍和網站，網上有很多大神的教程，如果時間充裕，就係統的學習一下，如果時間緊張，就用臨陣用度娘也是可以解決問題的，當然，學什麼都最好能夠系統地學習。要記住一點，我們是用Excel進行資料分析的，所以應當從資料獲取、資料處理、資料分析和輸出幾個方面來學習Excel。
之前的文章也有寫過這方面的：
用Excel做直方圖（1）：隨機數發生器
用Excel做直方圖（2）：頻率分佈直方圖
用Excel做控制圖
2、SQL學習
建議去W3Sschool自己學習，非常詳細，附網址，https://www.w3cschool.cn/sql/。如果想要練習的話，可以從SQLZoo去練習，線上版的SQL練習教程，https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial。書的話《SQL必知必會》還不錯，很精簡，基本可以滿足日常表的查詢和維護了，想要不僅滿足於查詢的話，還可以參考《深入淺出MySQL》，資料庫開發、最佳化與管理，600多頁。
3、Python學習
對於非程式設計師出身的新手小白來說入門很簡單，精通還是不容易的。如果你僅僅是停留在用Python進行資料處理和分析的階段上，建議《利用Python進行資料分析》這本書非常不錯，不要去學python開發、python程式設計之類的書，Python可以用來做很多事情，但對於資料分析師而言，我們可能不需要用Python來開發什麼遊戲、網站等，我們只需要進行資料控制、處理、整理和分析即可，系統地學一下python中的資料科學庫是非常有必要的，如：Numpy、pandas等。
4、視覺化
有很多視覺化的工具，用Excel可以實現視覺化，powerBI、Tableau、Python也可以視覺化。工具的選擇是一方面，另一方面是對於圖表的理解，什麼場合適用什麼樣的圖表。
用Excel做排列圖
5、資料分析的思維和方法
參考書籍《深入淺出資料分析》，把道理方法講的很透徹的一本書，對於深入理解底層邏輯很友好。《誰說菜鳥不會資料分析》系列，主要是對於方法和工具使用的學習。可參考之前的文章 資料分析方法論 來大概瞭解。
6、統計學
《深入淺出統計學》非常棒的一本書，對於統計學的基本概念的解釋非常直白到位，讓小白能夠清楚地理解這個公式為什麼是這樣子的，而不是直接擺公式。底層邏輯明白後，可以參考李航的《統計學習方法》，這是大學課本，有時間的話還是應該好好研究一下系統邏輯的。
7、對業務的理解
推薦《資料探勘與資料化運營實戰》，這本書對業務與資料分析怎麼結合有很詳細的說明和例項。
一、資料分析前世今生
近年來，越來越多的企業開始出現數據分析師這個崗位，無非可以分為技術類和非技術類，技術類要運用演算法搭建模型，非技術類對模型結果進行視覺化展現、資料報告撰寫等。
二、資料分析的未來
不要把自己單純地定義為一名資料分析師，企業不乏做表的（初級資料分析師）、搞模型的（高階資料分析師），財務做報表更厲害，程式設計師比你更容易上手。資料分析一定是一項必備技能，就和PPT、Excel一樣，它是來輔助工作的，而不是工作的全部。
三、學習路線
技術：
Excel
SQL
Python/Spss
視覺化
理論：
資料分析思維和方法
統計學
對業務的理解
四、推薦書籍/網站
以下推薦的書籍和網站絕無任何廣告嫌疑，只是自己覺得還不錯分享給大家。
1、Excel學習：
沒有什麼推薦的書籍和網站，網上有很多大神的教程，如果時間充裕，就係統的學習一下，如果時間緊張，就用臨陣用度娘也是可以解決問題的，當然，學什麼都最好能夠系統地學習。要記住一點，我們是用Excel進行資料分析的，所以應當從資料獲取、資料處理、資料分析和輸出幾個方面來學習Excel。
之前的文章也有寫過這方面的：
用Excel做直方圖（1）：隨機數發生器
用Excel做直方圖（2）：頻率分佈直方圖
用Excel做控制圖
2、SQL學習
建議去W3Sschool自己學習，非常詳細，附網址，https://www.w3cschool.cn/sql/。如果想要練習的話，可以從SQLZoo去練習，線上版的SQL練習教程，https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial。書的話《SQL必知必會》還不錯，很精簡，基本可以滿足日常表的查詢和維護了，想要不僅滿足於查詢的話，還可以參考《深入淺出MySQL》，資料庫開發、最佳化與管理，600多頁。
3、Python學習
對於非程式設計師出身的新手小白來說入門很簡單，精通還是不容易的。如果你僅僅是停留在用Python進行資料處理和分析的階段上，建議《利用Python進行資料分析》這本書非常不錯，不要去學python開發、python程式設計之類的書，Python可以用來做很多事情，但對於資料分析師而言，我們可能不需要用Python來開發什麼遊戲、網站等，我們只需要進行資料控制、處理、整理和分析即可，系統地學一下python中的資料科學庫是非常有必要的，如：Numpy、pandas等。
4、視覺化
有很多視覺化的工具，用Excel可以實現視覺化，powerBI、Tableau、Python也可以視覺化。工具的選擇是一方面，另一方面是對於圖表的理解，什麼場合適用什麼樣的圖表。
用Excel做排列圖
5、資料分析的思維和方法
參考書籍《深入淺出資料分析》，把道理方法講的很透徹的一本書，對於深入理解底層邏輯很友好。《誰說菜鳥不會資料分析》系列，主要是對於方法和工具使用的學習。可參考之前的文章 資料分析方法論 來大概瞭解。
6、統計學
《深入淺出統計學》非常棒的一本書，對於統計學的基本概念的解釋非常直白到位，讓小白能夠清楚地理解這個公式為什麼是這樣子的，而不是直接擺公式。底層邏輯明白後，可以參考李航的《統計學習方法》，這是大學課本，有時間的話還是應該好好研究一下系統邏輯的。
7、對業務的理解
推薦《資料探勘與資料化運營實戰》，這本書對業務與資料分析怎麼結合有很詳細的說明和例項。