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如何自学数据分析

专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。 （3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。目标行业的相关理论知识。

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

提高数据分析能力必读书籍推荐

《精益数据分析》本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品，以及行进企业知名度。并经过30多个事例剖析，深化展示了怎样将六个典型的商业办法运用到各种规划的精益创业、数据分析根底，和数据驱动的思维办法中，找到企业添加的首先要害方针。

《Hadoop权威指南》《Hadoop权威指南（中文版）》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。《数据分析思维》：这本书主要介绍了数据分析的基本概念和方法，包括数据收集、数据清洗、数据可视化和数据建模等方面的内容。

《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。

《MySQL必知必会》：这本也是我当年学习SQL的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。《互联网增长的第一本数据分析手册》：我们公司的出的一本数据分析手册，全书以增长为主题。

如何学习python

在软件开发的初期， 我建议你在VS code中安装 Python扩展或使用J up y ter notebook。第二天：Git hub（6小时） ：探索Git hub， 并创建 一个代码仓库。尝试提交（Commit） 、查看变更 （Diff） 和上推（Push） 你的代码。

清楚学习目标 无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习计划的过程。

参与开源项目：参与开源项目是提高编程能力的好方法。通过阅读他人的代码，你可以学到许多实用的技巧和最佳实践。此外，为开源项目贡献代码也是提升自己技能的好机会。交流与分享：加入Python社区，与其他开发者交流学习心得和经验。

你可以尝试寻求帮助，例如向社区提问、参加线上论坛、加入Python学习群等等。这些资源可以帮助你解决问题，提高你的学习效率。最后，我想强调的是，学习Python需要保持持续的学习和实践。Python是一门不断发展的编程语言，新的特性和用法不断涌现。

设置一个闹钟提前30分钟起床 你每天学习Python的最佳时间是在早晨。从生物学角度来讲，一个人脑子最清醒的时间是每日清晨起床后的两个小时。如果不想浪费自己的脑细胞，那就晚上早睡，第二天早点起床，这样就可以在上课或上班前练习一下。

阶段一：Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。