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首选学习统计、数据分析、分析思维，整合统计分析思维。
核心知识
- 基础数学：统计学（描述统计、假设检验）、概率论，支撑数据解读。
- 业务思维：理解行业逻辑与业务场景，避免“为分析而分析”。
必备技能
- 数据处理：清洗、整合、转换杂乱数据（如缺失值、异常值处理）。
- 分析思维：拆解问题、逻辑推理、从数据中提炼结论与决策建议。
- 沟通表达：将分析结果转化为易懂报告（文字+图表），向非技术同事传递价值。
工具软件
- 基础工具：Excel（数据透视表、函数）、SQL（数据查询与提取，核心工具）。
- 分析工具：Python（Pandas、NumPy 库，处理海量数据）或 R 语言（统计分析）。
-可视化工具：Tableau 或 Power BI（快速制作交互式图表，直观呈现数据）。
其次，学好统计软件
第1个月：打基础（工具+统计核心）
- 第1-2周：Excel（重点练数据透视表、VLOOKUP、SUMIF 等常用函数，每天做1个实操案例）；SQL 入门（掌握 SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY 基础语法，用 MySQL 或 SQLZoo 刷题）。
- 第3-4周：统计学核心（聚焦描述统计、概率分布、假设检验，不用深钻公式，理解应用场景）；继续刷 SQL 中等难度题目，能独立完成简单数据提取。
第2个月：练技能（数据处理+可视化）
- 第1-2周：Python 入门（掌握基础语法，重点学 Pandas 数据清洗、NumPy 数值计算，完成3个数据处理小项目）。
- 第3-4周：可视化工具（选 Tableau 或 Power BI，学会制作折线图、柱状图、仪表盘，将第1个月处理的数据做成交互式图表）；同步练分析思维，拆解简单业务问题（如“某产品销量下滑原因”）。
第3个月：做实战（整合+输出）
- 第1-2周：完整分析流程实操（用 SQL 取数→Python 清洗→可视化呈现→写分析报告），找公开数据集（如 Kaggle）练手。
- 第3-4周：优化报告与复盘，学习行业案例（如电商、互联网运营分析），将实战成果整理成作品集（用于求职或工作展示）。
数据分析入门必备学习资源（免费+高性价比）
一、工具类（对应第1-2个月）
Excel
- 课程：B站「旁门左道PPT」的Excel数据透视表+常用函数教程（实操性强，适合新手）。
- 实操：Excel Home 论坛案例区（每天1个小案例，练熟核心功能）。
SQL
- 入门课程：B站「尚硅谷MySQL入门到精通」前20集（只学基础语法，不贪多）。
- 刷题平台：SQLZoo（网页版，无需安装，从简单到中等难度循序渐进）、LeetCode SQL题库（第2个月刷中等题）。
Python（Pandas/NumPy）
- 课程：B站「黑马程序员Python数据分析教程」（重点看Pandas、NumPy部分，跳过复杂语法）。
- 实操：菜鸟教程Python在线编辑器（边学边练，不用配置环境）。
可视化（Tableau/Power BI）
- 课程：Tableau 看B站「Tableau官方培训教程」入门；Power BI 看微软官方免费课程（Microsoft Learn）。
- 素材：Tableau Public（下载他人作品拆解，模仿制作）。
二、知识类（对应第1-2个月）
统计学
- 课程：B站「深入浅出统计学」（只学核心概念，理解应用场景，不钻公式推导）。
- 工具：「统计百事通」公众号（用通俗语言解释假设检验、概率分布等难点）。
三、实战类（对应第3个月）
- 数据集：Kaggle（新手选Titanic、MovieLens等入门级数据集）、阿里云天池公开数据集（中文场景，贴近国内业务）。
- 案例学习：知乎「数据分析」话题、人人都是产品经理社区（看行业前辈的分析报告，学习逻辑拆解）。
- 作品集工具：Notion（整理分析过程、图表、结论，生成可分享链接）。
