mysql必知必会pdf,SQL必知必会( 三 ) _mysql

掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美。这里有两条支线，学习R语言或Python 。速成只要学习一条，以后再补上另外一门。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化。Pandas，sklearn等各包也已经追平R 。如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识。R学习和熟悉各种包。知道描述性统计的函数。掌握DataFrame 。
如果时间有余。可以再去学习ggplot2 。Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》。需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas Numpy 。在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠。这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda 。
都是数据分析的利器。Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题。各类教程也足够多，不要抱成守旧了。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑）。到这里，刚刚好是七周。如果还需要第八周，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的。
零基础如何入门数据分析？

零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。从Excel开始Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。1、Excel公式2、数据透视表3、Excel图表学习一些SQL基础接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。
懂点统计学理论很有必要统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。SPSS分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS 。
在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。编程学习（可选）另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。1、Python/RPython和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python 。
如何系统的学习数据可视化？

数据可视化不是一个单独存在的概念，是数据分析流程上的闪光点。作为数据分析的最后一环，可视化是对数据进行解读和展示，让繁杂的数据用更加直观的图表状态展示出来，是一种传达数据分析结果的手段。很多时候，将数据进行可视化处理可能比前面的数据分析更重要。经过了漫长的分析过程后，如何将数据更好的呈现出来变成了数据分析师们要考虑的点。