下面分别从这四个方面来带大家学习数据分析：

• 第一，做数据分析要精通Python吗？
• 第二，数据分析流程是什么？学什么？
• 第三，如何培养数据分析思维？
• 第四，数据分析书籍推荐

一、数据分析要精通Python吗？

做数据分析不必精通Python，但至少要掌握Python基础内容。第一步是要了解一些Python的编程基础，知道Python的数据结构，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各种函数及模块。

二、数据分析流程是什么？学什么？

一个完整的数据分析项目，大概可以分为这五个流程：数据获取——数据存储——数据清洗——数据分析——可视化分析，具体每部分都要掌握什么，下面给大家说清楚。

数据获取

数据获取是数据分析的第一步，关于一些内部数据大家可以找公司内部的人去要，其他外部数据如市场调研、竞品分析这些报告，大家可以在这些网站获取：

• 艾瑞网-数据报告：https://report.iresearch.cn/
• 易观分析-热门报告：https://www.analysys.cn/
• 友盟+数据报告：https://www.umeng.com/reports.html?from=hp
• 赛迪满天星行业报告：http://www.mtx.cn/#/
• 世界经济论坛报告：https://www.weforum.org/reports
• 普华永道行业报告：https://www.pwccn.com/zh/research-a

数据存储

企业常用的存储数据的数据库有哪些？不同数据库的存储区别又有哪些？下面跟我一起来了解常见数据库：

• Access数据库： 是一个关系型数据库管理系统；本地桌面型数据库，存储的数据量较少，是小型的数据库；查询语句为SQL。
• MYSQL数据库： 是一个关系型数据库管理系统；是开源的，总体拥有成本低；支持多种操作系统；
• SQL Server 数据库： 是一个关系型数据库管理系统；是非开源的；中型的数据库；
• Oracle数据库： 是一个关系型数据库管理系统；不是开源的；支持多种操作系统；
• Hive 数据库： 是非关系型数据库管理系统；数据规模大；主要进行离线的大数据分析； 查询语句为HQL；

以上就是几种常见的数据库及介绍，方便大家在做数据分析的时候提取数据。

三、如何培养数据分析思维？

数据分析属于分析思维的一个子类，有专门的数据方法论，只有养成正确的分析思维才能做好数据分析。什么是好的分析思维，网上有张图是这样的：

第一个分析思维是依赖经验和直觉的线性思维，第二个分析思维则注重逻辑推导，属于结构化的思维。这两种思维也往往会导致不同的结果。

除了Excel、Tableau、SQL、Python 等工具技能的学习，另一个关键点则是数据分析思维的培养。大家在做数据分析之前需要构建分析框架、理清思路、学会运用常见的分析方法等结合具体业务进行分析。

这需要我们去做案例+看书来不断积累经验，形成自己的数据分析思维。

四、数据分析好书推荐

• 入门篇： 《深入浅出数据分析》、《利用Python进行数据分析》、《笨方法学Python》
• 工具篇： 《零基础学 SQL》、《R 语言实战》、《数据图形化，分析更给力》、《PPT，要你好看》、《金字塔原理》
• 统计篇： 《深入浅出统计学》、《赤裸裸的统计学》
• 进阶篇： 《精益数据分析》、《贝叶斯数据分析》

题外话

在此疾速成长的科技元年，编程就像是许多人通往无限可能世界的门票。而在编程语言的明星阵容中，Python就像是那位独领风 骚的超级巨星， 以其简洁易懂的语法和强大的功能，脱颖而出，成为全球最炙手可热的编程语言之一。

Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ，但“人红是非多”，导致它平添了许许多多的批评，不过依旧挡不住它火爆的发展势头。

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

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② 路线对应学习视频

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③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

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②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

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