前言

随着数据分析岗位的爆火，到处都可以见到相关的广告和营销，于是有些小伙伴在看了一些相关的帖子和文章后，脑子一热也去投身于它的怀抱，但是究竟怎么样才能真正的学好数据分析？什么样的人适合做数据分析？以下是我的一些看法：

一个好的数据分析工程师，是需要强大的数学、统计、计算机功底的，绝非几个月就可以速成。所以不要相信某些营销号灌输给你的映像，几个月速成的案例除了名校毕业或者本身就有较强的专业知识（这点非常重要！）外，大多数都是会局限于所学的东西里的，面对实际问题会感到乏力，一工作就会到瓶颈期。

注意事项

如果本着速成转行的目的来学习，只会陷入一个更大的坑，那就是会发现并没有太多真正的数据分析岗位，大部分有相关要求的岗位，实际上也只是业务分析结合一点数据整合，因此在这里你是得不到成长的，这也是为什么近年来数据分析爆火的原因，只要是稍微用点数据的岗位，企业都会给它披上一层“数据分析”的外衣。

但各位也不要太过慌张，只要搞清楚目前数据分析的分类，对自己今后要走的道路，就有一定的把握了：

数据分析根据学习路线的不同，又分为技术型分析师和业务性分析师。

技术型分析师更接近于数据挖掘工程师、算法工程师、大数据工程师这种概念，需要比较好的数据结构知识和算法知识，对于非计算机专业的同学，这条路是非常艰难的，需要经过大量的刷题和学习。（具体的学习方法可以参考我之前的笔记）

而业务性分析师就是现在大部分人趋之若鹜的了，也是市面上最多的，但如若能力不过关，很容易就会变成报表、提数的工具人，只是由于较低的门槛，对新手来说从事这方面也比较友好。

学习方法

作为开篇，首先是先确定好学习路线，从了解最基本的工具开始学起：就是Python、Excel、SQL这三个数据分析必知必会的基本工具。

Excel的话，如果你的意向并不是那种纯Excel的岗位，那么就不要花费太多的时间去学习了，主要掌握Vlookup、透视表和一些常用的图标以及各种必要的函数即可，且作为office三剑客之一，网络上关于Excel的教程也有很多，这里就不再详细讲述了。

一

我们的重点主要是SQL和Python，这些是面试的核心，面试的时候大概率会考查，写不出的话很容易被淘汰。

由于Python的知识较为繁多，我们先从SQL开始讲起：

SQL是所有数据方向的必备技能，也是比较容易学的技能，概括起来就是增删改查。我们在学习过程中的重点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。

这里推荐大家读这本书：《SQL必知必会》

作为该领域的畅销书籍，它针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等主流数据库提供了大量简明的实例，它没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识，实用性极强。通过本书，读者能够从没有多少SQL经验的新手，迅速编写出世界级的SQL。

【书籍电子版领取方式见文末】

在这边我也总结了一份SQL中常用的语法和函数表，有需要的小伙伴可以码住。

二

SQL在进行表查询时，很多情况下会涉及到多表连接，也就是各种join的用法，这边我转载了码志的《图解 SQL 里的各种 JOIN》中的讲解图片，帮助大家理解，侵删。（七种用法的全家福，以及各自的SQL语句）

最后，SQL作为一种常用的取数工具，受到各类数据工作者喜爱，今天的分享主要是从SQL的宏观层面进行的，大部分都是系统性、概括性的知识点，具体的语法细节还需要在日常使用中不断熟悉，这里推荐大家去牛客网进行相关的练习实战，网站可以自动批改sql正误，纯中文，还有题目讲解，十分实用。

对于sql的掌握就是看书了解基础，多刷题巩固，面试就十拿九稳了，在这里祝大家学好SQL，入门数据科学！

SQL书籍的PDF，有需要的小伙伴可以通过以下方式领取：

1、关注我的账号

2、转发并评论：“好用”

3、点击头像后私信我：大写字母“U”即可获取