作為一個從超級菜鳥階段過來的人，也曾迷茫，也曾面對一大堆資料不知所措，從無到有踩過太多的坑，在這裡分享一下我總結出來的資料分析學習路徑，為了讓你少走彎路，避免選擇困難，能用一本書搞定的我絕不會給你推薦其他多的書。即使是超級菜鳥，只要你認真按照下面的路徑進行學習，我保證你能夠有所收穫。
在我看來，菜鳥入門資料分析所需要學習的內容依次可以分為三個方面：統計學知識、程式設計技能以及資料分析的方法論。
學習統計學知識並不是讓你生啃一本如《統計學原理》或《數理統計》的教科書，如果真是這樣，大多數人怕是直接從入門到放棄了。這裡推薦一本書：
我一直認為統計理論要與日常生活結合起來，才能理解得更直觀、透徹。這本書運用充滿互動性的真實世界情節，教給你有關統計學的所有基礎知識，如資訊視覺化、機率計算、幾何分佈、二項分佈及泊松分佈、正態分佈、統計抽樣、置信區間的構建、假設檢驗、卡方分佈、相關與迴歸等等。
在學習了一些統計學的基本知識後，進入程式設計技能的學習，資料分析主要用到的程式設計技能有Excel、SQL、Python/R（我推薦學Python）。Excel由於大家或多或少都會用，上手也比較容易，在這裡不過多討論。這裡主要討論SQL和Python應該如何進行學習。
SQL是什麼？SQL全稱是”結構化查詢語言(Structured Query Language)”，是一種資料庫查詢和程式設計語言，用於存取資料以及查詢、更新和管理關聯式資料庫系統。實際業務中要進行資料分析，首先得把資料從資料倉庫中提取出來，SQL乾的就是這個。
軟體安裝：
對於剛剛接觸SQL的同學，可能裝個Mysql都需要花費很多的時間，這裡為大家找了兩份Mysql的安裝指南。
mysql安裝 - www.cnblogs.com
軟體裝好了，就可以開始學起來了，針對SQL的學習，可以分為入門階段和進階階段。
入門階段：
推薦書籍：MySQL必知必會
進階階段：
此時的你已經掌握了SQL的基本語法，能對資料庫進行基本的增刪改查，但當你面對的資料量較大時，最佳化就顯得很重要了。下一步就是要學會如何去最佳化SQL程式碼的執行效率。
推薦書籍：高效能MySQL
python好用的IDE（簡單說就是寫程式碼的平臺）有很多，但對於學習資料分析的初學者而言，我還是牆裂推薦你裝Anaconda，並使用jupyter作為練手的IDE，聽我的錯不了！（自己一開始學的時候在命令列那裡敲程式碼，對新手而言體驗極差……）
Anaconda是什麼？怎麼安裝？（安裝前先下載個谷歌瀏覽器）
Anaconda 的安裝教程（圖文）blog.csdn.net將Chrome設定為Jupyter_notebook的預設瀏覽器 - 雲+社群 - 騰訊雲cloud.tencent.com
安裝好Anaconda並配置好jupyter之後，就可以開啟jupyter開始學習Python啦，可以花一點時間稍微熟悉一下jupyter的使用，jupyter的介面如下圖所示。
基礎語法：
安裝完軟體之後，就可以開始學習Python的基礎語法啦，這方面的教程比較多，這裡就給大家推薦一下我覺得還不錯的，書和影片各一個。
推薦書籍：Python程式設計從入門到實踐
再次注意，這本書也是有選擇地看，直接看第二章（變數和簡單資料型別）到第九章（類），其他的可以直接忽視。建議在看書時，將示例程式碼全部自己敲一遍，對程式碼而言，無他，唯手熟爾，待你將第二章到第九章的程式碼都敲過並理解了之後，你也就基本掌握了Python的主要資料型別，列表、字典、元組的主要操作，條件語句，迴圈語句，類和函式的使用，Python也算基本入門了。
如果有時候看書看不下去，也可以選擇對應章節的影片課程，這裡就給大家推B站的這個影片吧，也算是B站人氣比較高的python入門影片課程。
如果覺得書中的例子不過癮，想多多鞏固剛學的Python語法，這裡也為你準備了Python的100個小例題。
Python 100例 | 菜鳥教程www.runoob.com
Python資料分析核心工具——pandas
當你已經掌握Python的基本語法之後，就可以直接開始學pandas這個資料分析庫了，怎麼學呢，這裡就推薦一本書。
書籍推薦：利用Python進行資料分析 原書第2版
本書由pandas專案創始人Wes McKinney親筆撰寫，詳細介紹利用Python進行操作、處理、清洗和規整資料等方面的具體細節和基本要點。不僅有主要方法的操作演示，還有相關案例的實踐。把這本書吃透，基本上你就可以靈活地使用Python對資料進行處理了。
其實，如果你認認真真走完上面SQL的學習路徑，學習pandas的時候進度會很快，因為很多地方都是相通的，這篇文章總結了pandas和SQL在使用方法上的對比，學完SQL後學pandas，看看這個，你會恍然大悟。
pandas與sql 對比,持續更新blog.csdn.net
另外：建議在閱讀這本書的時候，不僅把書上的程式碼吃透，最好還能找個自己感興趣的資料集開始試著練手分析分析。不知道去哪裡找資料集？下面給你整理了幾個常見的找資料集的網站：
和鯨社群 - Kesci.comwww.kesci.com天池資料集Datasets | Kagglewww.kaggle.com
不知道該怎麼著手分析？下面是我整理的50個數據分析實戰專案，你可以看看別人的分析思路，再將之運用到分析你的資料集上。
易執：乾貨！Python資料分析50個實戰專案（持續更新……）zhuanlan.zhihu.com
至此，你已經基本掌握了資料分析的基本工具，接下來就得開始學習如何結合實際業務去分析問題，學習一些資料分析的思維。
這裡直接推薦兩本自己看過的不錯的書
1、精益資料分析
這本書展示瞭如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，其中的資料分析思路值得仔細揣摩。
2、增長駭客
作為最早提出“增長駭客”概念的理論先驅、帶領Dropbox實現500%增長的實戰領軍人物，作者在書中分享瞭如何跨部門搭建增長駭客團隊，以及實現使用者和利潤雙增長的具體行動指南。這本書適合入門者理解增長駭客的原理與操作體系。
如果你已經走到最後這個階段了，那麼再往下繼續深入，就得在實際專案中結合業務自己學習領悟了，或許，這也正是資料分析獨特的魅力所在！
作為一個從超級菜鳥階段過來的人，也曾迷茫，也曾面對一大堆資料不知所措，從無到有踩過太多的坑，在這裡分享一下我總結出來的資料分析學習路徑，為了讓你少走彎路，避免選擇困難，能用一本書搞定的我絕不會給你推薦其他多的書。即使是超級菜鳥，只要你認真按照下面的路徑進行學習，我保證你能夠有所收穫。
在我看來，菜鳥入門資料分析所需要學習的內容依次可以分為三個方面：統計學知識、程式設計技能以及資料分析的方法論。
一、統計學學習統計學知識並不是讓你生啃一本如《統計學原理》或《數理統計》的教科書，如果真是這樣，大多數人怕是直接從入門到放棄了。這裡推薦一本書：
《深入淺出統計學》我一直認為統計理論要與日常生活結合起來，才能理解得更直觀、透徹。這本書運用充滿互動性的真實世界情節，教給你有關統計學的所有基礎知識，如資訊視覺化、機率計算、幾何分佈、二項分佈及泊松分佈、正態分佈、統計抽樣、置信區間的構建、假設檢驗、卡方分佈、相關與迴歸等等。
二、程式設計技能在學習了一些統計學的基本知識後，進入程式設計技能的學習，資料分析主要用到的程式設計技能有Excel、SQL、Python/R（我推薦學Python）。Excel由於大家或多或少都會用，上手也比較容易，在這裡不過多討論。這裡主要討論SQL和Python應該如何進行學習。
SQLSQL是什麼？SQL全稱是”結構化查詢語言(Structured Query Language)”，是一種資料庫查詢和程式設計語言，用於存取資料以及查詢、更新和管理關聯式資料庫系統。實際業務中要進行資料分析，首先得把資料從資料倉庫中提取出來，SQL乾的就是這個。
軟體安裝：
對於剛剛接觸SQL的同學，可能裝個Mysql都需要花費很多的時間，這裡為大家找了兩份Mysql的安裝指南。
mysql安裝 - www.cnblogs.com
MySQL安裝和使用 - 夢想雲端 - 部落格園www.cnblogs.com軟體裝好了，就可以開始學起來了，針對SQL的學習，可以分為入門階段和進階階段。
入門階段：
推薦書籍：MySQL必知必會
對入門者很照顧的一本書，與其說是一本書不如說是一本小冊子，不到250頁的小冊子，實踐性很強，基本沒有什麼理論的堆砌，完完全全就是一本實踐指南，教會你怎麼用SQL語句操作MySQL。看完這本書基本就可以說是入門了。看書之餘不要忘了勤加練習，這裡也為大家找了一份Mysql入門練習題。進階階段：
此時的你已經掌握了SQL的基本語法，能對資料庫進行基本的增刪改查，但當你面對的資料量較大時，最佳化就顯得很重要了。下一步就是要學會如何去最佳化SQL程式碼的執行效率。
推薦書籍：高效能MySQL
軟體安裝：
python好用的IDE（簡單說就是寫程式碼的平臺）有很多，但對於學習資料分析的初學者而言，我還是牆裂推薦你裝Anaconda，並使用jupyter作為練手的IDE，聽我的錯不了！（自己一開始學的時候在命令列那裡敲程式碼，對新手而言體驗極差……）
Anaconda是什麼？怎麼安裝？（安裝前先下載個谷歌瀏覽器）
Anaconda 的安裝教程（圖文）blog.csdn.net將Chrome設定為Jupyter_notebook的預設瀏覽器 - 雲+社群 - 騰訊雲cloud.tencent.com
安裝好Anaconda並配置好jupyter之後，就可以開啟jupyter開始學習Python啦，可以花一點時間稍微熟悉一下jupyter的使用，jupyter的介面如下圖所示。
基礎語法：
安裝完軟體之後，就可以開始學習Python的基礎語法啦，這方面的教程比較多，這裡就給大家推薦一下我覺得還不錯的，書和影片各一個。
推薦書籍：Python程式設計從入門到實踐
再次注意，這本書也是有選擇地看，直接看第二章（變數和簡單資料型別）到第九章（類），其他的可以直接忽視。建議在看書時，將示例程式碼全部自己敲一遍，對程式碼而言，無他，唯手熟爾，待你將第二章到第九章的程式碼都敲過並理解了之後，你也就基本掌握了Python的主要資料型別，列表、字典、元組的主要操作，條件語句，迴圈語句，類和函式的使用，Python也算基本入門了。
如果有時候看書看不下去，也可以選擇對應章節的影片課程，這裡就給大家推B站的這個影片吧，也算是B站人氣比較高的python入門影片課程。
如果覺得書中的例子不過癮，想多多鞏固剛學的Python語法，這裡也為你準備了Python的100個小例題。
Python 100例 | 菜鳥教程www.runoob.com
Python資料分析核心工具——pandas
當你已經掌握Python的基本語法之後，就可以直接開始學pandas這個資料分析庫了，怎麼學呢，這裡就推薦一本書。
書籍推薦：利用Python進行資料分析 原書第2版
本書由pandas專案創始人Wes McKinney親筆撰寫，詳細介紹利用Python進行操作、處理、清洗和規整資料等方面的具體細節和基本要點。不僅有主要方法的操作演示，還有相關案例的實踐。把這本書吃透，基本上你就可以靈活地使用Python對資料進行處理了。
其實，如果你認認真真走完上面SQL的學習路徑，學習pandas的時候進度會很快，因為很多地方都是相通的，這篇文章總結了pandas和SQL在使用方法上的對比，學完SQL後學pandas，看看這個，你會恍然大悟。
pandas與sql 對比,持續更新blog.csdn.net
另外：建議在閱讀這本書的時候，不僅把書上的程式碼吃透，最好還能找個自己感興趣的資料集開始試著練手分析分析。不知道去哪裡找資料集？下面給你整理了幾個常見的找資料集的網站：
和鯨社群 - Kesci.comwww.kesci.com天池資料集Datasets | Kagglewww.kaggle.com
不知道該怎麼著手分析？下面是我整理的50個數據分析實戰專案，你可以看看別人的分析思路，再將之運用到分析你的資料集上。
易執：乾貨！Python資料分析50個實戰專案（持續更新……）zhuanlan.zhihu.com
至此，你已經基本掌握了資料分析的基本工具，接下來就得開始學習如何結合實際業務去分析問題，學習一些資料分析的思維。
三、資料分析方法論這裡直接推薦兩本自己看過的不錯的書
1、精益資料分析
這本書展示瞭如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，其中的資料分析思路值得仔細揣摩。
2、增長駭客
作為最早提出“增長駭客”概念的理論先驅、帶領Dropbox實現500%增長的實戰領軍人物，作者在書中分享瞭如何跨部門搭建增長駭客團隊，以及實現使用者和利潤雙增長的具體行動指南。這本書適合入門者理解增長駭客的原理與操作體系。
如果你已經走到最後這個階段了，那麼再往下繼續深入，就得在實際專案中結合業務自己學習領悟了，或許，這也正是資料分析獨特的魅力所在！