說來我正式接觸數據分析也快壹年，對速成還是有壹些心得。優秀的數據分析師是不能速成的，但是零經驗也有零經驗的捷徑。以上的前提針對入門，目的是達到數據分析師的門檻，順利拿到壹份offer，不涉及數據挖掘等高級技巧。我的方法傾向互聯網領域，不論是分析師這個職位，還是運營、產品的能力發展都是適用的。其他領域就仁者見仁了。市面上有《七周七數據庫》，《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》， Excel學習掌握如果Excel玩的順溜，妳可以略過這壹周。不過介於我入行時也不會vlookup，所以有必要講下。重點是了解各種函數，包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。Excel函數不需要學全，重要的是學會搜索。即如何將遇到的問題在搜索引擎上描述清楚。我認為掌握vlookup和數據透視表足夠，是最具性價比的兩個技巧。學會vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。學會數據透視表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理，這兩個搞定，基本10萬條以內的數據統計沒啥難度，80%的辦公室白領都能秒殺。數據可視化數據分析界有壹句經典名言，字不如表，表不如圖。數據可視化是數據分析的主要方向之壹。除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析就是監控數據觀察數據。分析思維的訓練。數據庫學習Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是互聯網行業就是不缺數據。但凡產品有壹點規模，數據都是百萬起。這時候就需要學習數據庫。可以了解MapReduce原理。統計知識學習，對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。當然很遺憾，業務學習沒有捷徑。