书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
第1步：统计学
1）统计学有什么用呢？请给我一个学习的理由
如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
然而很多人因为不明白学习统计学的意义是什么，统计学在生活中有什么用，而最终学的没有目的。下面的书会让你知道学习的意义是什么。
推荐理由：很多人感到统计学无聊，是因为从一开始就没有明白学习这门课的意义是什么，所以学下去的动力不足。《赤裸裸的统计学》可以让你了解学习统计学的意义什么？在日常生活中统计学有什么用？你也可以把它当作一本科普书来读。
2）如何深入学习统计学？
前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。
推荐理由：如果你是零基础，《深入浅出统计学》可以让你轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。
推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。
第2步：Excel数据分析
这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？
第3步：如何使用SQL进行数据分析
推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。
有人会推荐《SQL必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
对应的入门课程：
从零学会SQL：入门
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第4步：业务知识和分析方法
1）业务知识
数据分析是一个行业特征很明显的能力。如果你说自己想进入“互联网行业'，那就说明你还没想清楚到底要干什么。
因为互联网的存在是为了解决某个行业的问题（互联网+行业），比如滴滴、高德地图解决的是出行交通行业的问题（互联网+交通出行），小学英语在线平台vipkid解决的是教育行业的问题（互联网+教育），蚂蚁金服解决的是金融行业的问题（互联网+金融），饿了么解决的是餐饮行业的问题（互联网+餐饮）。
而这些行业都需要数据分析师，每个行业域的业务知识也不一样。你以后找的也是成为XXX行业的数据分析师。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。
这就要求你具备以下能力：
理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。
会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。
从零学会数据分析：业务指标
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2）常用的分析方法
很多人也学了一堆工具（excel，sql，python等），谈起使用工具的技巧头头是道。但是面对问题，还是不知道如何去分析。
他们每天也按时上班，也用数据做了很多图表，但是只是统计了分析之前已经知道的现象，比如“这个月销售有所只下降”等实际情况。他们不会深入分析现象背后发生的原因，从而也得不出什么具有建设性的结论。
所以，你还需要学会如何解决这些问题：
面对问题，没有思路，怎么办？
面对一堆数据，该如何下手去分析？
面试中的业务问题如何去回答？
这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法：
逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法
下面推荐几个行业相关的书，选择自己将要从事的数据分析所在行业的学习即可。
如何用分析方法解决实际问题：《如何用数据解决实际问题》
（ps：这本书介绍了分析方法如何应用到解决实际问题中，建议在看这本书之前先学习完前面我发的常见分析方法，然后才能看懂这本书）
游戏行业：《游戏数据分析实战》
国外作者肖恩的《增长黑客》
推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法
第5步：如何使用Python进行数据分析
Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。学习Python分为两部分：
1）掌握Python基础语法
2）学会如何使用Python进行数据分析
如果之前没有学过编程，那么看其他编程的书会让你无聊，最后导致放弃。可以学习下面这图文并茂，对于入门学习Python基础语法比较适合。
零基础掌握人工智能(AI)核心语言：Python
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推荐理由：前面的《与孩子一起学编程》可以帮助你学会Python基础语法。学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。
在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。
机器学习该怎么入门？
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