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数据分析师的极简入门书籍
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1.背景 因为之前知乎的回答，超级菜鸟怎么学习数据分析？，很多朋友咨询数据分析入门的书籍，这里简单整理了下。 关于入行数分，2021年新回答，覆盖更全面，如何快速成为数据分析师？建议收藏。 2.导读阅读对象: 入门或转行数据分析的小白阅读时间: 5分钟最高效的学习是站在别人的肩膀上，快速了解。先扔一个初级入门数分训练营，1分钱，快速了解数据分析如何赋能业务，高手绕行，小白查收~ 3.数据分析入门资料 方法、思维《谁说菜鸟不会数据分析》系列，算是大白话了，通俗易懂，并且也实例讲解了数据分析一些常用方法《数据挖掘与数据化运营实战: 思路、方法、技巧与应用》卢辉，这本书将了常用的挖掘方法，比如聚类，主成分分析，因子分析，关联规则等，同时还列举了很多阿里实战案例，我转行的时候买的，没有公式，后面入行后才感觉，作者写的真好，都是实践后的干货总结数据分析和拆解MECE，这个肯定要看麦肯锡资深顾问，巴巴拉·明托的金字塔原理，它是一项层次性、结构化的思考、沟通技术，可以用于结构化的说话与写作过程。Excel貌似自己没有专门读一本Excel书籍, 都是遇到问题网上查询如果不是特别充足的时间，也不建议买一厚本书啃，除非这本书你能花1-2天读完，而且干货较多我暂时整理下数据分析师常用的一部分功能，放到Excel极简入门文件, 提取码:zkrx, 可以下载下来花10分钟，快速了解下，以后遇到新的需求你再google即可(我用的是Linux系统，不能安装MS Office，所以暂时用WPS Office代替，大同小异, 实际上我最近两年很少用Windows了)SQLW3school SQL 教程(数据分析主要学习select即可, 其他简单看下即可，没时间就不看，以后用到再学)李天生SQL Server2008教程(讲得特别接地气, 2-3分钟一个case, 同样建议select部分要精通，其他看自己情况)以上感觉了解基本语法足够了，要真正精通sql，还是需要大量的实践书籍:《Mysql数据库从入门到精通》，粗粗看过这本，对数据分析师来说，可能仅小部分会用上，毕竟讲得是Mysql所有的操作包括权限控制，事务处理，这些一般后端开发或者DBA才会用到，所以感觉也可以不读针对小白同学，这里重点说明下: sql是一种语言, 它用来和数据库进行交互，进行操作数据的增删改查，而数据库是有多种的，比如mysql， oracle， sql server， hive等，每种数据库适配的sql语言基本相同，所以在学习的时候，选择其中一种数据库进行操作学习即可，mysql是目前也是互联网采用最广泛的数据库，oracle/sql server银行等传统企业用的比较多，而hive是集成在分布式文件系统hadoop之上的数据库，俗称"大数据"，主要用来存储用户访问的行为日志。我们学习sql这个语言语法的话，选择mysql进行学习即可，其他大同小异所以，针对不同知识背景的同学，输入不同的学习目标。 我根据大家对数据相关工具的掌握程度，将学SQL的同学划分为三类。 其中，数据相关工具包括: Excel、SQL、Shell、Python等 第一类群体: 数据小白我定义的数据小白，是这样的: Excel: 基本功能会用，对数据有点概念， 比如:能对某列进行排序、筛选能对某列求和、求平均值知道透视表，但不熟，比如:会选中表格内容生成透视表不懂行、列、值如何拖拽满足统计要求SQL\Shell\Python: 完全没接触过学习目标: 能看的懂SQL，并能简单使用SQL统计数据我希望小白同学，学习课程的下面模块: 第一部分: SQL的应用场景考核目标一: 什么是SQL？考核目标二: SQL能干哪些事儿？考核目标三: 互联网最常用数据库，说两种。第二部分: SQL的基础语法考核目标一: 用SQL来实现Excel的基础功能: 排序、筛选、去重考核目标二: 用SQL来实现Excel的汇聚功能: 求和、求平均、求最大/最小值考核目标三: 给出一个复杂SQL脚本模板，并能简单修改完成统计第二类群体: 表哥表姐我定义的表哥表姐: 每天用Excel完成各种统计分析，对Excel下面数据功能极精通基础功能: 列排序、筛选、去重、求和、求平均高级功能: 透视表行列值汇总、占比汇总、过滤、排序常用函数:数值函数: SUM\AVG\MAX\MIN\FLOOR\COUNT逻辑函数: IF\IFERROR字符函数: LEFT\RIGHT\MID\CONCATENATE\VALUE时间函数: YEAR\MONTH\DAY\DATE高级函数: VLOOKUPSQL: 了解过，知道是干啥用的，甚至搜过相关文章，因为没数据库环境，一直没动手练过Shell\Python: 完全没接触过，以后也不准备投入时间学习学习SQL目的: 以Excel+业务为主，SQL作为辅助工具，希望能从数据库提取和统计数据，然后导入Excel继续做表格我希望表哥表姐，重点学习下面模块, 考核深度增加: 第二部分: SQL的基础语法(新增考核点已标黄)考核目标一: 用SQL来实现Excel的基础功能: 排序、筛选、去重考核目标二: 用SQL来实现Excel的汇聚功能: 求和、求平均、求最大/最小值考核目标三: 给出一个复杂SQL脚本模板，并能简单修改完成统计考核目标四: 举例常见错误写法，可根据运行错误提示，能找到原因并修改第三部分: SQL的多表关联考核目标一: 理解表关联的背景知识点，笛卡尔积，并举例说明考核目标二: 理解left join/right join/full区别考核目标三: 独自完成两表关联查询的测试题第三类群体: 准数据民工我定义的准数据民工: 希望做数据工作，还没有实战经历，正在摸索搭建数据环境，学习数据的工具和语言。SQL已完成一定基础语法学习SQL/Shell/Python都刚刚开始接触学习Excel用的不太多，不太熟悉只会基础排序、筛选的使用，透视和高级函数很少缺少业务场景的数据需求，不知道工具怎么服务于业务分析学习目标: 了解SQL高级且常用的场景，学会拆解业务需求为SQL脚本我希望准数据民工，重点学习下面模块: 第二部分: SQL的基础语法跳转到第二部分测试题目部分，如果能轻松作答，则可以跳过基础语法阶段第三部分: SQL的多表关联(加深考核点已标黄)考核目标一: 理解表关联的背景知识点，笛卡尔积，并举例说明考核目标二: 理解left join/right join/full区别考核目标三: 能独立完成三张甚至更多表的关联查询第四部分: 高级函数用法考核目标一: 日期转换、加减测试题考核目标二: hive sql分组排序函数row_number考核目标三: hive sql字符串聚合函数concat_ws\group_concat考核目标四: hive sql的json格式解析第五部分: 如何将业务需求拆解为SQL脚本考核目标一: 需求沟通，明确数据需求是否合理，是否能做考核目标二: 将需求拆解到业务表中，并列出待统计的数据指标Shell数据分析师，对于shell命令的了解，仅限于基本命令的使用和数据的处理，对于shell的开发不做特别要求，具体看个人兴趣和时间成本则需投入鸟哥的Linux私房菜，当然也有对于的书，价格比较贵，不过物有所值，书本是对整个Linux系统介绍，比较全面，这本书不是专门为数据分析师准备的，很大开发和运维都会读这本书，如果只是数据分析使用，完全没必要全读，主要读shell部分就可以了上面书也可以不买，直接网上了解常用shell命令也可以了，尤其对于文科生转化做数据分析，我感觉除非兴趣，完全么有必要了解太深入，我们学习的目的毕竟是使用Python廖雪峰Python教程，Python语言语法的入门， 这个绝对是经典了， 通俗易懂，对于数据分析师，尤其是刚入门的小白，只读到该教程的"面向对象高级编程"以前即可Python数据分析第三方数据分析: pandas, numpy绘图包: matplotlib, seaborn机器学习: sklearn, tensorflow等书籍:《利用Python进行数据分析》, 主要介绍如何用pandas进行数据分析，也会讲到numpy，以及matplotlib和pandas绘图， 这本书确实写的很好，但是小白上来阅读可能会一头水雾，所以可以退而求其次，10 Mintutes to pandas, 当然这个10分钟是搞不定的哈， 不过常用的pandas在里面，另外panda要精通也需要大量的练习，遇到问题google或者pandas官网文档查询即可，注意这些文档不需要一页页阅读，用到那个学习那个就中《集体智慧编程》，讲了经典的数据挖掘算法，Python代码，我是刚入门的时候读过，这本书适合有一定Python基础的同学阅读，可能刚入门的同学，还是聚焦于pandas的熟练使用会比较好，以后入行后有空再读，现在信息大爆炸，即使是好东西，我们也要选择性的获取，珍惜自己的时间《机器学习》周志华, 这本太经典了，我看了2遍，虽然并没有进行公式推导，但也收获蛮大，有空会再读。这本书入门同学尤其是偏业务而非技术的分析师可以不用太着急读，开始的精力先聚焦到数据思维，业务，excel，sql, 如果有富余精力，再学习shell, python，一步一步来哈实战实战练习是少不了的，没有学习环境和练习数据，我暂时无私奉献一波，纯攒人品。提供大家的是Linux学习环境和Mysql数据库及练习数据，基本够用，直接加我微信(ITlooker)，给你云端学习的账号配合以上我提供的数据学习环境，数据分析破冰任务，有时间可以尝试下:SQL提数练习大白话shell命令系列：文件查看篇大白话shell命令系列：数据统计(一)大白话shell命令awk：数据统计(二)知易行难，建议还是了解下，实际厂里是怎么数据赋能业务的，先扔一个数分训练营，了解数据分析如何赋能业务，高手绕行，小白查收~ 关于经哥帝都北五环外，码农集聚村，回龙观的一位数据老民工，欢迎加v唠嗑、吐槽 2019年开始写写数据民工那些大白话，定期带来一些数据民工专属干货，如果你有其他行业的数据干货， 欢迎也晒给大家伙儿！集思广益，普惠于民工汪洋大世界！！ 人走赞留，江湖再见，蟹蟹！ 热门文章推荐入门篇 快速入坑数据分析师？ | 超级菜鸟学习数据分析？ 数据分析师干啥活儿 | 数据分析师极简入门书籍 经哥自建SQL练习网站 | sql学到什么程度？ 技能篇 数据处理技巧 | 设计和评估 ABTest 数据分析师的类型 | 公司从0搭建BI系统 SQL刷题, 完爆牛客网 | SQL提数: 数据分析第一步 shell命令篇:文件查看 | 数据统计 | awk:数据统计 Python绘图篇: Matplotlib | Pandas | Seaborn 案例篇 短视频留存分析 | 社区内容生态建设分析 | 付费自习室的收入预估 | 相亲问题的数据量化 优惠券发放背后的逻辑 | 因果分析: 双重差分模型 网站日志数据分析实战 | 网站被攻击的数据分析！| 大白话Kaggle入门 : Titanic篇 思维篇 数据波动的异常分析 | 订单下降该如何排查 | 场景思维，咱要有这个习惯 | 数据需求处理场景 求职篇 写简历，看这篇就够 | 数据面试，这样准备就可 互联网10大岗位 | 互联网就业大盘 | 没数据经验别慌 数据分析师岗位分类 | 数据分析岗的迷茫？ 1400位同学的数据分析入坑问答 | 求职咨询的数据小白 | 前端工程师转行数据分析的咨询 | 关于数据分析找工作咨询回复 资料篇 最全数据分析学习资料 | 行业报告数据源大全 |
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