問答專欄Q & A COLUMN
作為一名剛轉行不久成為一名數據分析師且最近在一家相對可以的互聯網公司的數據分析師來說，我覺得數據分析師學習流程有3個大的方面：1 數據分析工具的學習 2 數據思維的學習 3 數據分析的面試，接下來我就從這3個方向做出回答。
python：如果你想做的師數據挖掘工程師，那python 得學好，如果只是像我一樣僅僅是成為商業數據分析師，那學習最基礎的掌握，numpy,pandas 就足夠了。參考書籍有《利用python進行數據分析》，《python基礎教程》同樣還有對應的官方網站，比如廖雪峰的python基礎教程等，網上其實一堆，我開始就是用的廖雪峰的教程。
sql：sql我覺得是比較重要的，我面試的百分之70公司都會問關于sql 的問題。如果完全不會可以看一下《sql必知必會》，網上也有對應教程，可以去看一下菜鳥教程，里面基本包含了很多想學的東西。
excel/bi:一般人都會excel，數據分析的excel 主要涉及到鉆取，透視圖等幾個功能，其他的可能就是求中位數，差方那些函數，掌握這些基本的函數，exceL數據分析基本都會了。bi工具用的最多的就是他的可視化分析，市面上最多的就是powerbi ,tableau,finebi等。
我的建議是先看一下對應的書籍，比如《增長黑客》，《精益數據分析》，《數據驅動：從方法到實踐》，《如何用數據解決實際問題》，《統計學原理》，《概率統計》等，這些是我認為比較好的思維書籍。數據思維也是很重要的，一般面試官很多考察你解決問題的思路，比如漏斗分析，你怎么從數據中找問題等。
我當時面試的時候，面試的主要是sql,還有數據思維，面試前主要在一些網站上實戰看看自己的sql 能力過不過關（牛客網，leedcode等），或者基礎的python 會不會，思維方向，大致就在我介紹的那幾本書中。
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想成為數據分析師，首先要學習幾項基本技能，例如：統計學，編程，數據庫，數據倉庫，數據分析方法，以及數據分析工具。
1、統計學推薦看《概率論與數理統計》一本書就夠了。
2、編程，建議學習python作為編程語言，上手快而且最適合大數據的處理。
3、數據庫，學習SQL語言，為進行的數據收集等建立庫和關系，可學習MySQL，Oracle，SqlSever等。
4、數據倉庫適用于大數據時代，數據倉庫面向歷史數據，是一個面向主題的，集成的，隨時間變化的數據集合，可學習AWS Redshift，Greenplum，Hive等。
5、數據分析方法，由簡入深，可結合語言從《python與數據挖掘》看起，再看《精益數據分析》等。
6、數據分析工具，例如SAS，Matlab，SPSS等，可以非常方便的做計算和統計等，還要學習一些可視化工具來呈現結果，如Tableau。
想成為數據分析師，按照以上流程，循序漸進地學習，一定能達到你的目標。
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