数据分析在如今的求职场上越来越重要。然而，让很多朋友困惑的是，我是没有编程基础的小白，能学会数据分析么？该如何学习数据分析呢？
其实，如果你打算成为一名数据分析师，如何出身并不重要，数据科学是一门应用学科，你需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。今天小编就分享一个高效的数据分析入门学习路径以及对应的学习资料。
第一阶段：Excel数据分析
每一位数据分析师都脱离不开Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。
对于没有经验的小伙伴来说，Excel是一款必须熟练的工具。
学习资料：《Excel数据分析学习宝典》（100个快捷键/常用函数/行业模板/可视化数据看板...）
《Excel数据分析学习宝典》概览
《100个超好用的快捷键》部分内容
《文本函数》
《可视化数据看板》部分内容
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第二阶段：SQL数据库语言
作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会Python，但是你不能不会SQL。
Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步。学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习。
学习资料：《SQL学习路径高清思维导图》《SQL数据分析常用语句》
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《SQL数据分析常用语句》概览
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第三阶段：数据可视化
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。
可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。
可视化的工具有很多，这里我推荐Tableau或者FineBI。这两款都不要编程功底，实现起来简单，功能强大。
学习资料：《数据可视化图表选择指南》《20套行业数据分析可视化报告》
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《20套行业数据分析可视化报告》内容概览
《零售行业Excel可视化》
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第四阶段：统计学
统计学是数据分析最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。
统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。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。
这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
学习资料：《17张统计学基础知识高清思维导图》，由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识，涵盖了至今为止所有与统计有关的学习笔记。
统计学基础知识思维导图概览
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第五阶段：数据分析行业应用和数据分析思维
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。当然很遗憾，业务学习没有捷径。
学习资料：《14个行业数据指标体系》《数据分析业务实战指南》（100+数据集/30份数据看板/25个数据分析实战案例）
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《30份数据看板》
《生活类数据分析实战案例》
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以上就是商业数据分析师的完整进阶路线，如果你沿着此路线学习，相信你在数据分析道路上肯定能有所收获。
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