本文主要從Excel，sql還有Python三個數據分析神器來看看我們是如何從入門到精通數據分析。

Excel

貌似自己沒有專門讀一本Excel書籍, 都是遇到問題網上查詢。 如果不是特別充足的時間，也不建議買一厚本書啃，除非這本書你能花1-2天讀完，而且干貨較多

我暫時整理下數據分析師常用的一部分功能，以后遇到新的需求你再google即可，舉例：我用的是Linux系統，不能安裝MS Office，所以暫時用WPS Office代替，大同小異, 實際上我最近兩年很少用Windows了。

SQL 學習SQL，先需要熟練語法，但是想要真正精通sql，還是需要大量的實踐 書籍:《Mysql數據庫從入門到精通》，粗粗看過這本，對數據分析師來說，可能僅小部分會用上，畢竟講得是Mysql所有的操作包括權限控制，事務處理，這些一般后端開發或者DBA才會用到，所以感覺也可以不讀 針對小白同學，這里重點說明下: sql是一種語言, 它用來和數據庫進行交互，進行操作數據的增刪改查，而數據庫是有多種的，比如mysql， oracle， sql server， hive等，每種數據庫適配的sql語言基本相同，所以在學習的時候，選擇其中一種數據庫進行操作學習即可，mysql是目前也是互聯網采用最廣泛的數據庫，oracle/sql server銀行等傳統企業用的比較多，而hive是集成在分布式文件系統hadoop之上的數據庫，俗稱"大數據"，主要用來存儲用戶訪問的行為日志。我們學習sql這個語言語法的話，選擇mysql進行學習即可，其他大同小異。 Python Python語言語法的入門， 選擇經典， 通俗易懂，對于數據分析師，尤其是剛入門的小白，只讀到該教程的"面向對象高級編程"以前即可 Python數據分析第三方 數據分析: pandas, numpy 繪圖包: matplotlib, seaborn 機器學習: sklearn, tensorflow等 書籍:《利用Python進行數據分析》, 主要介紹如何用pandas進行數據分析，也會講到numpy，以及matplotlib和pandas繪圖， 這本書確實寫的很好，但是小白上來閱讀可能會一頭水霧，所以可以退而求其次，10 Mintutes to pandas, 當然這個10分鐘是搞不定的哈， 不過常用的pandas在里面，另外panda要精通也需要大量的練習，遇到問題google或者pandas官網文檔查詢即可，注意這些文檔不需要一頁頁閱讀，用到那個學習那個就中 《集體智慧編程》，講了經典的數據挖掘算法，Python代碼，我是剛入門的時候讀過，這本書適合有一定Python基礎的同學閱讀，可能剛入門的同學，還是聚焦于pandas的熟練使用會比較好，以后入行后有空再讀，現在信息大爆炸，即使是好東西，我們也要選擇性的獲取，珍惜自己的時間 《機器學習》周志華, 這本太經典了，我看了2遍，雖然并沒有進行公式推導，但也收獲蠻大，有空會再讀。這本書入門同學尤其是偏業務而非技術的分析師可以不用太著急讀，開始的精力先聚焦到數據思維，業務，excel，sql, 如果有富余精力，再學習python，一步一步來哈