这两门语言最好安装IDE ， R语言我建议用RStudio ， Python我建议用Anaconda 。Excel中有一个分析工具库 ， 简单强大 。如果没人认同分析结果 ， 那么分析也不会被改进和优化 ， 分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧 。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情 ， 你的分析技巧也会显著提高 。
如何学习数据分析？
优秀的数据分析师并不能速成 ， 但是零经验也有零经验的捷径 。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 ， 可以略过这一周 。但很多人并不会vlookup ， 所以有必要讲下 。了解sum ， count ， sumif ， countif ， find ， if ， left/right ， 时间转换等 。
excel的各类函数很多 ， 完全不需要学全 。重要的是学会搜索 。我学函数是即用即查 ， 将遇到的问题在网上搜索得到所需函数 。重中之重是学会vlookup和数据透视表 。这两个对后续的数据转换有帮助 。学会vlookup ， SQL中的join ， Python中的merge能很快掌握 。学会数据透视表 ， SQL中的group ， Python中的groupby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 ， 也就速度慢了点 。80%的办公室白领都能秒杀 。网上多找些习题做 ， Excel是熟能生巧 。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 。附加学习：1、了解中文编码utf-8 ， ascii的含义和区别2、了解单元格格式 ， 帮助你了解后期的timestamp ， date ， string ， int ， bigint ， char ， factor等各类格式 。
3、如果时间还有剩余 ， 可以看《大数据时代》 ， 培养职业兴趣 。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 。别说平常人 ， 数据分析师自己看数据也头大 。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了 。以上就是所谓的可视化 。排除掉数据挖掘这类高级分析 ， 不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据 。另外数据分析师是需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 ， 分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧 。抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》另外你还需要了解BI的概念 。知名的BI产品有Tableau ， Power BI ， 还有国产的FineBI等 。都有体验版和免费版能下载 ， 网上找一点数据就能体验可视化的魅力 。
【怎么用路径图 进行通径分析 sas,通径分析的SAS实现方法】比Excel的图表高级多了 。BI需要了解仪表盘Dashboard的概念 ， 知道维度的联动和钻取 ， 知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制 。比如以下FineBI制作的dashboard 。第三周：分析思维的训练这周我们轻松一下 ， 学学理论知识 。分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》 ， 帮助数据分析师结构化思维 。如果金字塔原理让你醍醐灌顶 ， 那么就可以学思维导图 ， 下载一个XMind中文网站 ， 或者在线用百度脑图 。
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