怎么学数据分析
① 如何快速入门成为厉害的数据分析师，一份完整书单
我们将三个月分为三个学习阶段，每个阶段请务必保持每天3个小时以上的学习时间。这个时间要求不过分，不管是对学生党还是上班族，三个小时总是抽的出来的。
第一阶段：初识数据分析
这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。
第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。
第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～
第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。
第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～
第二阶段：升级你的技能
第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的）
这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。
第一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！
第二个星期：来来来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。 等你都学了，你就再也不会问这个问题了。 《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！ 对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！
第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！ 没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？ 在此，你已经有了一定的Python,统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？ scikit-learn，你值得拥有。 看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。
第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？
第三阶段：准备一个小小的毕业吧
前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！
在这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这是一个存储数据的东西，你说它重不重要呢？ 这两个并不难学，稍微花点功夫就能入门了。
本月重点是重复第二个月的工作啊，继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。不要忘了那个神技：scikit-learn
对了，如果你想去互联网公司投份简历，记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍，相信我，你只要看一遍，就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。
你看，三个月入门数据分析师，并不是不可能嘛～～ 我敢说，你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了～～ Do not ask why, Just do it !!
② 怎么培养数据分析的能力
一、五种必备素质
态度严谨负责
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。 通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。 听到这里，小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。
二、零售行业的数据分析怎么做？
数据分析是从公司现有数据中提取有价值的信息，这个价值信息要依据公司行业而定发展前景不错，现在企业数据量越来越多，但一直没有加以利用，现在都越来越重视数据分析，但有经验的数据分析师却很少，所以人才缺口还很大
三、需要具备哪些专业知识？
1、数据分析理论基础-统计学、概率论
2、数据分析工具-excel、SPSS、SAS/R
3、公司业务的理解（依公司而定）
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。