从社会学背景的数分小白到独揽公司市场部的数据分析，和大家简单分享我的数据分析升级打怪之路。
简单说就是两点【培养数据分析思维】【提升数据分析技能】
思维的培养主要靠书籍和课程
以下是一些对我影响较大的书籍，按照【入门、进阶、高阶】简单做了一个分类
一、入门必看，不需要会编程系列
1、《深入浅出数据分析》
数据分析入门第一本。通俗简单，能够让你对数据分析的相关概念有大致的了解。这本书蕴含的思想逻辑和分析原则，要好好体会，会对你以后的学习有很大的帮助。
2、《深入浅出统计学》
号称“文科生也能看懂”的统计书。阅读起来相当容易，一口气就能看完。这本书所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的，比如基本的统计量，基本上每个分析项目中都会用到；比如基本的概率分布，总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析，都是关于数据分析的统计学知识。
“HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。”
3、《赤裸裸的统计学》
这本书是结合生活讲解统计知识，生动有趣。从作者自身的生活经历讲述他与统计学的故事。处处见得统计学在生活中的智慧。
“可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率
和随机分析的枯燥。”
二、进阶：数据变多，不学编程搞不定系列
数据分析领域的三把数据库利器：R语言、Python、SQL
1、《R语言实战》
如果要用R语言做数据分析，建议读完《深入浅出数据分析》之后，就开始读这本。从工具的安装，到具体分析方法在R语言中的实现，讲解详细，可操作性极强，是一本非常值得读的数据分析书。
2、《利用Python进行数据分析》
最经典的数据分析书之一，其中梳理介绍的pandas、Numpy、matplotlib 等库，应对一般的数据分析，完全足够。
3、《MySQL必知必会》
企业的数据，多是以数据库的形式存储起来的，那么如果你要去调用你想要的那部分数据，SQL就是必须的技能。MySQL本身比较简单，对于数据分析师来说，只需要掌握基本的语句和技巧，能够进行基本的数据提取和处理就能够应对一般的数据分析需求了。
三、高阶：数据思维高度训练系列
1、《精益数据分析》
“此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。”
书中并没有讲到具体的数据分析技术，主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路。
2、《数据科学实战》
“对于做了一段时间数据分析工作的人，这无疑是进阶更高维度的好书，很难有一本书，能够让你从简单的数据分析平滑地过渡到机器学习和数据挖掘，这本书我认为是这方面做的最好的一本。”
这本书是数据分析和机器学习之间的桥梁。从探索性的数据分析，引出了机器学习的基本算法：回归分析、k近邻、k均值，并介绍了不同应用场景中最常见的机器学习算法。
3、《决战大数据》
阿里巴巴前数据副总裁车品觉所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。
技能的提升主要靠工具和实践
按【 搜集分析、可视化】两方面和大家简要分享
一、数据搜集
1、表单搜集：由于我是社会学出身，为了快速分发问卷收集数据，迄今为止用过3个表单工具，简道云、金数据、问卷星。问卷星在学生时代发问卷用过，个人不推荐；简道云和金数据都比较推荐，尤其简道云是今年开始接触，因为我个人很喜欢它的操作界面，后续的图表制作以及数据关联性较强，用的次数是最多的。
免费模版： 数据分析图表模版
2、数据爬取：超级菜鸟还不至于到这一阶段。再加上这方面我了解不多，就不班门弄斧了。
二、数据分析与可视化
1、配色学习：好的可视化是一份数据分析报告的点睛之笔。数据可视化主要通过编程和非编程类工具进行实现，在学习工具之前，需要先对配色设计有基础的审美认知。
图表设计教程： Excel图文教程-ExcelHome
2、数据分析软件
- 【excel】
入门数据分析师都绕不开excel的魔掌。基础公式与常用函数、高级函数、VBA、SmartArt图形、数据透视表、交互图表、宏开发……
excel教程不要太多，如何快速学习excel，我之前也回答过，反正就是逮住一本教程，照着练：
图表制作上，可以使用一些excel插件，拯救配色：EasyCharts、Data Chart
- 【专业报表软件】
不得不说，使用专业级的报表软件，才能让你的数据会“说话”。国外有tableau、Power BI，国内有Finereport、FineBI、九数云。这几个都不错，但鉴于我爱国，我更推荐国产的九数云和Finereport。就我的使用感受来说，九数云更加适合入门的数据分析需求者，Finereport则更适合有一丢丢基础的人（起码懂个MySQL）。
个人经验仅分享，不当之处，欢迎大家补充交流~
