如何快速成为数据分析师（个人角度）

说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。

分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习资料分享群 710219868 代号风火，这是全国最大的大数据学习交流的地方，2000人聚集，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，今天的已经资讯上传到群文件，不定期分享干货，包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的大数据教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。

以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等高级技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分析师这个职位，还是运营、产品的能力发展都是适用的。其他领域就仁者见仁了。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》。

没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。

重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。

Excel函数不需要学全，重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。

我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。

Excel是熟能生巧，多找练习题。还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据（sheet1）、加工数据（sheet2），图表（sheet3）的类型管理。

专栏上写了三篇Excel的文章，比较简单，大体介绍了Excel应用，可以作为职场新人的指南。

第一篇数据分析—函数篇。主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。

第二篇数据分析—技巧篇。主要简单讲解我认为很有新价比的功能，提高工作效率。

第三篇数据分析—实战篇。主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据，是5000行数据分析师岗位数据。

下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。

了解单元格格式，后期的数据类型包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。

了解数组，以及怎么用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list。

了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时，会让你更快的掌握。

了解中文编码，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以后你会回来感谢我的。

养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理

第二周：数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。

数据分析的最终都是要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，不落地的数据分析价值又在哪里？

首先要了解常用的图表：

各类图表的详细介绍可以查看第四篇文章：数据可视化：你想知道的经典图表全在这

了解图表后，还应该学会报表制作，这里准备了第五篇：数据可视化：打造高端的数据报表。将教会大家Excel的高级图表用法。

如果还不过瘾，我们得掌握信息图和BI

BI（商业智能）和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。

BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。

BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。第六篇：数据可视化：深入浅出BI 将以第一周的实战数据学习BI，上图的就是学习后的成果。

数据可视化的学习就是三个过程，了解数据（图表），整合数据（BI），展示数据（信息化）。

可视化也和审美息息相关，很多直男代表并不擅长做图，没关系，抽空可以看书：数据之美 (豆瓣)

PPT也别落下，Excel作图多练习，不会有坏处的