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最近在后台看到很多想进入数据分析领域的朋友私信我，让我帮忙解答一些职业问题。在跟他们的交流中，我发现他们之中70%都是一无所知或刚入门的数据小白，但是都特别积极主动，是真心想学习数据分析。
1、Excel
掌握程度：
函数和公式：常用函数（逻辑、统计、查找、引用、文本、日期、数学函数等）
数据透视表：分类汇总、取平均、最值、自动筛选、会分析占比、同比、环比、定比。
VBA程序开发：加分项，有能力的可以先学，如果时间精力不够可以到进阶阶段再学
学习书籍：
《别怕，Excel 函数其实很简单》
《别怕，Excel VBA其实很简单》
视频课：
王佩丰Excel基础教程24讲完整版
跟着孙兴华学习Excel VBA（第一到四季）
（以上课程均在B站可看）
建议：
2、SQL
掌握程度：
了解常用的数据库类型；
熟悉基本的增删改查语句及函数。
掌握并熟练使用高阶语法。
熟悉如何优化SQL语句，以期达到最高查询效率。
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学习书籍：
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3种语言实现对比，代码优化关键点一目了然配套数据+源码可下载 《SQL基础教程》
《SQL进阶教程》
视频课：
3小时学会MySQL
SQL进阶教程|史上最易懂SQL教程
（以上课程均在B站可看）
建议：
选定1-2本书和网站教程后就不要再在网上找学习资料了，这些教材足够你用，不要浪费时间在这上面。
学完一遍后，要学会自己总结，制作自己的思维导图（像下图），加深记忆，不要用别人的总结去复习，这样学习效果不好。
3、Python
掌握程度：
了解学习Python基本概念
掌握并熟练使用三个库Numpy、Pandas、Matplotlib
学习书籍：
《Python数据分析基础》
零编程经验也可学会用最火的Python语言进行数据分析
《Python数据科学手册》
掌握用Scikit-Learn、NumPy等工具高效存储、处理和分析数据。
大量示例+逐步讲解+举一反三，从计算环境配置到机器学习实战，切实解决工作痛点。
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学习课程：
使用pandas进行数据分析：Data analysis in Python with pandas
用Python玩转数据 Data Processing Using Python
（前者在B站上看，后者在Coursera上可看）
建议：
1、BI工具
掌握程度：
懂得如何利用BI工具去连接数据库；
了解仪表盘 Dashboard 的概念，知道绝大多数图表适用的场景；
明白维度和指标的区分以及一些数据的清洗。
学习书籍：
FineBI：FineBI帮助文档、帆软社区
PowerBI：《Power BI商业数据分析》
Tableau：《人人都是数据分析师：Tableau应用实战》
学习课程：
FineBI：帆软学院，免费课、付费课都有，还有学习班可以报名
PowerBI：Guy in a Cube
Tableau：未明学院的Tableau教程
建议：
当然这个也看使用和审美习惯，萝卜青菜各有所爱，但不管是哪个BI，最终实现的目的都大差不差。
2、R语言
掌握程度：
了解R的基本使用，
掌握基本数据结构，
数据导入导出，
简单的数据可视化。
学习书籍：
《R语言实战》
两版合计印刷50+次，总销量超17万册
深受读者好评，豆瓣评分9.0
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《R语言入门与实践》
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学习课程：
基因学苑的《R语言入门与数据分析》
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3、业务思维
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