每個人的學習能力和基礎都不同，所以數據分析的學習周期也不同。如果是通過自學的方式，由于沒有專業老師指導及無法系統的學習，這個周期可能會很長。如果零基礎的學習者進行系統的培訓，需要三、四個月的時間。

數據分析的學習應該首先從熟悉表以及表結構開始，所有的知識點一定是在首先了解熟悉Excel的后，能夠從數據庫里提數的基礎上再進行技能的升級。數據分析師的技能從一開始能從數據庫里提數，并且用Excel和BI處理幾萬行的小數據量，到使用Python批量化處理幾十萬甚至百萬行中量級數據量，到最終使用大數據的相關組件，例如hadoop，spark，flume等組件處理千萬級甚至是億級大數據量。每一個階段所需要的工具加方法論都是不一樣的。

一般而言，對于自學成為能處理中量級數據量的分析師而言，至少得入門python的pandas，numpy等數據處理庫。自學的周期，跟悟性和自律有關，悟性和自律性高的同學，可能在4個月左右能基本掌握。如果悟性和自律性不高的同學，這個周期有可能就是半途而廢，無法估量學習時間了。聚數云海專注于培養數據分析師的數據處理能力、數據分析能力和數據挖掘能力，課程內容從數據庫管理、統計理論方法、數據分析主流軟件的應用到數據挖掘算法等，對一整套數據分析流程技術進行系統講解并配以實戰練習，學完之后，學習者可以直接達到數據分析師的水平。

Excel

說起Excel可能會有人覺得很簡單，但是Excel確實是一個功能強大的利器。零基礎學數據分析師一定要從Excel入門。因為大部分企業在處理小型數據量時，Excel是用的最多的工具，在基礎數據分析師與數據運營崗位中具有極其重要的地位。作為數據分析師的核心工具，具體學習內容有Excel函數技巧（查找函數、統計函數、邏輯函數）、Excel快速處理技巧（格式調整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數據氣泡地圖）等。

MySQL

SQL同樣是零基礎學習數據分析的核心內容。因為作為數據分析師，首先要解決的問題就是需要有數據用來做分析。通常企業都會有自己的數據庫，數據分析師首先得根據業務需要，知道自己要從企業數據庫中提取哪些數據。企業如果部署了本地數據庫，那么一定是SQL語言做提取數據的語言。SQL簡單易懂，非常容易上手，并且是非學不可的。SQL語言從學習MySQL數據庫開始，涉及對表結構數據的增刪改查。真正在企業里面，數據分析師一般不會有增刪改的權限，只會有查的權限，零基礎入門應該重點掌握查的各種句式。

Python

Python的基礎對于數據分析師而言是非常重要的。對于十萬級或者百萬級數據量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數據又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數據的利器。因為Python有很多的第三方強大的庫，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫能讓數據分析師對百萬數據進行數據清理和畫圖分析。Python不僅能數據清洗、畫圖，還能用sklearn進行大數據算法分析。雖然Python是數據分析的重要工具，但是不同的職業發展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。

BI商業智能工具

BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然后得出很多指標圖：企業銷售指標，運營指標，物流指標等等。這些圖可以表示企業在過去5個月的平均銷售單價，過去24個月銷售的物流發貨量的變化曲線，甚至是現在實時的銷售額，這些都是企業關心的問題。有了這個看板，領導層在監控企業的業務方面就有了非常直觀的數據呈現，以供他們及時做出決策調整。現在市面上比較流行的BI軟件，有億信ABI，PowerBI等。而這些BI軟件實際上都是非常類似的，學起來難度也不大。學習億信BI由入門到精通，快速挖掘數據價值，將這些數據轉化成有用的信息，讓企業決策有數據依據，從而驅動企業決策和運營。

數理統計與數據運營

數理統計和數據運營方法論是數據分析師的理論基石。數理統計包括概率論，統計學，線性代數，以及基礎的微積分理論。這些內容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內涵都需要有所掌握。由于整個數據分析的源頭其實就是脫胎于描述性統計分析的。描述性統計分析是對樣本的總數、均值等指標做統計的；而數據分析后續涉及到的算法則是架構在統計學上更深一層次的建模。因此，掌握數理統計的相關知識對于入門數據分析師而言是基礎且必要的。

那數據運營方法論是什么呢？數據運營方法論實際上是學習各個行業所運營的分析模型。例如，對電商而言，漏斗分析可以分析出來進入主頁的人數PV1，到進入服裝板塊的人數PV2，PV2/PV1就可以得出一個進入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關分析，A/B test等。對于想往管理路線發展的數據分析師來講，數據運營是必須要學習的知識。其實數據運營知識也不復雜，就是根據自身業務需求將指標拆解到最細，然后運用同比和環比兩種數據分析方式。

機器學習

最后一個進階要求數據分析師掌握對大量數據分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統計分析和運用數據運營方法進行分析了，而是進行預測分析。預測分析的本質是利用已有的數據做出一套變量x，與預測最終值y之間的關系（也就是數學算法公式），然后利用這套算法，將更多的x輸入算法中去得出一個預測的y值，這里聽不懂沒關系。總之，這個階段的數據分析是利用大量的歷史數據構建出一套數學公式（也就是算法），用這個數學公式去對未來進行預測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預測對于商業世界是有著極大變現意義的。要想成為掌握算法的數據分析師，機器學習是不可跳過的入門。學員應該從簡單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學習等，逐漸學習更多像決策樹，隨機森林，SVM等更高級的算法。

就業指導

除了數據分析的相關知識外，還有一個零基礎入門數據分析非常重要也是非常容易遺漏的環節，那就是針對就業的指導內容。分別是職業素養培訓、簡歷撰寫與精修和面試輔導三個環節。職業素養培訓主要針對求職者的職業心態、職場形象、職業修養和商務利益幾個方面進行提升。接下來對求職的敲門磚——簡歷進行修改包裝，指導求職者撰寫簡歷的技巧以及簡歷的排版和精修。面試表現是決定求職者能否最終通過的重要一步，通過大量的大廠數據分析師真題實操練習，培養良好的心理素質，提前練習預備的面試提問，做大量模擬練習，最終完成一套零基礎成為數據分析師培訓完美閉環。

一般來講，數據分析有兩條發展路線，一條是管理路線，一條是技術路線。往管理端發展，比如初級數據分析師，到數據運營，到數據分析經理、數據運營總監等等。這條發展路徑主要要求統計學、Excel、PPT等技能，需要撰寫市場分析報告。這條路看似技術掌握不用太深，但是對業務的理解要極深。而精深的業務理解需要時間和深度的業務鉆研精神。如果你是非數學、計算機和統計學專業的朋友，比較適合這條非技術的職業發展之路。

而向技術方向發展，則目標會非常明確：一是深入數據挖掘方向發展，學習深度神經網絡，NLP等前沿算法；二是深入數據分析開發，把大數據組件hadoop，spark等等大數據組件學好學精。這是一條技術類的發展方向，要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧。

實際上，無論是非技術的業務方向和技術專家方向都需要先入門數據分析。入門初級數據分析是不難的，而要成為一個優秀的數據分析師是難的，是需要刻苦鉆研精神的。

如果看到這里，你覺得自己心理上已經就入門數據分析師方向做好了準備，但是你是零基礎實在不知道如何入行的話，愛數據為你量身打造了數據分析師課程。不管你是零基礎小白，還是在校生應屆生，甚至是其他行業的從業人員，只要你想學習數據分析，愛數據都是你的最佳選擇。