如何做好數據分析

在這里，我將題主的“快速”理解為如何在最短的時間內高效率的成為數據分析師。我想這才是題主的初衷吧！

首先，成為任何一個技術型工作的從業者最需要的就是掌握相關的專業技能，因此也可以這么理解題主的話：如何在最短的時間內高效率的掌握數據分析知識從而達到找一份相關工作的資格！

在長篇大論之前，我先給題主來一粒定心丸：3個月零基礎入門數據分析師是一件完全可能的事！

看清楚哦，我說的是入門。入門基本上就是懂得了常規的數據分析知識并且據此找到一份簡單的工作！

知乎里面有很多關于學習數據分析的帖子，寫的都很好。但是它們和快速沒有任何關系，你要完成那些大神們的書單貼，至少需要3、5年才行。因為那是一個perfect 的數據分析師，而不是入門級別的！

我簡單的將學習數據分析的同學分為三種：

1.學過計算機但不會統計學（新手）

2.學過統計學但不會計算機（小白）

3.統計學和計算機都不會（菜鳥）

他們的排名是： 菜鳥 < 小白 <= 新手。  無需置疑，菜鳥是最弱的級別，學習起來也是困難重重。小白和新手算是有一定的基礎，學習起來會比較輕松一點。 從我個人角度來看，我覺得計算機技術要重于統計學知識，因此我認為學計算機的同學更容易入門。
當然，無論處于哪一個級別你都需要做兩件事：

一份正確的學習計劃

一套正確的書籍

廢話不多說，先上書單：

上面這十本書，每一本都是經典。

它完美的解決了一個初級數據分析師應該掌握的技能：

統計學基礎

常用模型理論

R和PYTHON

網頁分析

數據庫技術

實戰應用

簡單的描述下：

統計學無需置疑是一個數據分析師的核心功底，你只有學好了統計學才能談得上數據分析。

但是統計學又常常是不夠用的，我們還需要一些高級的模型來解決我們實際業務中的問題，比如：銀行需要判斷是否給某個客戶發放信用卡   這就需要一個高級的二分類模型。這里我們的數據挖掘理論就派上用場了。

有了理論知識，我們需要用工具去實現我們的理論并加以應用。這個年代，已經沒有人會去手工計算某個問題了，R和PYTHON就是最負盛名的數據分析工具。 關于R和PYTHON的地位，題主可以百度，谷歌，知乎等搜索一遍。  至于如何學習，請看上面的書單！

如果致力于在互聯網領域發展，那么網頁分析是你必看的一本書籍。這本是是大名鼎鼎的GA創始人著作，看一遍，做一遍會有一個不錯的收獲。

數據分析師是跟數據打交道的，我們的數據都是存儲在數據庫里面的，因此掌握必備的數據庫技術是肯定要的！

以上就是對入門級別的數據分析師做的一個簡單的描述！ 

那么，在對書籍有了一定的了解之后，具體的該怎么學習呢？

我們將三個月分為三個學習階段，每個階段請務必保持每天3個小時以上的學習時間。這個時間要求不過分，不管是對學生黨還是上班族，三個小時總是抽的出來的。

第一階段：初識數據分析

這個階段是你學習數據分析的第一個月。核心的三本書就是：統計學、R IN ACTION、深入淺出數據分析。

第一星期：好好的閱讀一下統計學這本教材。按照每天3個小時的時間，一個星期你至少能看完8章。踏踏實實的看完，課后習題不需要做，重點放在理解公式推導以及專業名字定義的理解上。

第二星期：有了統計學基礎，R語言學習起來就不會太費勁?！禦 in action》 是公認的R語言經典教材。跟著書上的代碼仔細的敲一筆遍，你不需要全部看完這本書，只需要學會前8章左右就差不多了。  學完后你會對統計學有一個更深的認識～

第三個星期：《深入淺出數據分析》這本書很大頭，不是因為它內容多，而是因為它廢話和插圖多。很有意思的一本入門級別的教材，花一個星期好好的讀一下，能學多少是多少。

第四個星期：查漏補缺。經過前三個星期的學習，你一定有不少的疑惑或者遺忘了某些知識。不要著急，這個星期就是用來好好回顧一

下你本月所學的東西，不懂的定義再看看，不會的代碼再敲敲，不懂的知識再google一下～

第二階段：升級你的技能

第一個月只是讓你對數據分析有一個初步的認識，你已經可以秒殺20%左右的人了（我瞎猜的）

這個月就是要升級你的技能，在對已有的知識基礎上做一個升華。本月任務較重，小伙伴需要動腦和動手的地方比較多。

第一個星期：《數據挖掘導論》這本書絕對是一本良心教材。拿到手從第一章開始閱讀，在一個星期之內能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～不要做筆記，因為你做的筆記大部分時間都是在抄書，沒啥意思的。數據挖掘可不是記憶的東西，是要靠理解的！

第二個星期：來來來，python大法學起來。正所謂 life is short, I use python. 不要問那種爛大街的問題：R和PYTHON哪個好。  等你都學了，你就再也不會問這個問題了。 《利用PYTHON進行數據分析》是你學習PYTHON的不二之選，對著書，著重學習numpy,pandas兩個包！ 對了，也要學會怎么安裝PYTHON這也是技術活！

第三個星期：為毛感覺前兩個星期啥也沒學到？亂七八糟的！  沒事，這是正常的，難道你指望兩個星期就能學完數據挖掘嗎？  在此，你已經有了一定的Python,統計學，數據挖掘基礎知識，那么是不是能夠講它們組合起來用一用呢？  scikit-learn，你值得擁有。 看不懂沒關系，先去看看它們的文檔以及那些莫名的專業詞語。 然后接著學你的數據挖掘和PYTHON。

第四個星期：重復第三個星期的內容。對了，你是不是應該對R再做點事情呢？

第三階段：準備一個小小的畢業吧

前兩個月會過的很痛苦，很累，很煩躁！不用擔心，你終于來到了第三個月，這個月與前兩個月完全不一樣，因為這個月會更加更加的痛苦??！

在這個月，我們需要開始學習sql的相關知識。SQL絕對是數據分析師的必備技能，沒有之一。作為這個星球上一個通用的語言，它的存在使得我們進行數據處理時大大的提高了效率。既然SQL學了，那也就學學mysql吧，這是一個存儲數據的東西，你說它重不重要呢？  這兩個并不難學，稍微花點功夫就能入門了。

本月重點是重復第二個月的工作啊，繼續研究統計學、數據挖掘、PYTHON還有那可愛的R語言。怎么研究？ 這個還要來問我嗎？ 書單都在上面了～ 看著書復習就行。

對了，如果你想去互聯網公司投份簡歷，記得要把《網頁分析》這本書好好的過一遍，相信我，你只要看一遍，就能打敗百分之80 的面試官。因為他們壓根看不起GA。

你看，三個月入門數據分析師，并不是不可能嘛～～ 我敢說，你這三個月學到的知識已經可以擊敗一大半的所謂的數據分析師們了