數據分析的應用幾乎是無行業和人群限制的。數據分析的魅力體現在數據的價值和創新的能力，運用數據的能力越來越成為基礎的職業技能，因此任何有興趣和需求的人士都可以進入這個領域。

涉及到數據分析學習和工具的選擇，那么久可以從知識和應用的角度入門數據分析的路徑。

01

SQL數據庫語言

作為數據分析師，我們首先要知道如何獲取數據，其中最常用的就是從關系型數據庫中取數。因此，你可以不會R，但不能不會SQL。

大數據時代，數據正在成指數級增長。Excel對十萬條以內的數據處理起來沒有問題，但是隨便一想，但凡產品有一點規模，數據量都是百萬起。這時候，就需要用到數據庫了。

在招聘條件中，越來越多的產品和運營崗位都會將SQL作為優先的加分項。SQL是數據分析的核心技能之一，從Excel到SQL是數據處理效率的一大進步。

學習SQL最快的方法是能自己下載數據庫管理工具，找一些數據做練習。小聚老師在這里給各位同學推薦MYSQL作為練習工具。

02

數據可視化

這幾乎是你正式進行數據分析的第一步，通過SQL拿到數據之后，我們需要使用可視化方法探索和發現數據的模式和規律。

數據分析界有一句經典名言：字不如表，表不如圖。實際上除掉數據挖掘這類高級分析，不少數據分析其實就是監控數據和觀察數據。

除此之外，數據分析師的大多時候都是要兜售自己的觀點和結論的，而兜售的最好方式就是做出觀點清晰、數據詳實的PPT和報表給老板看。

03

數理統計學

統計學是數據分析師最重要的基礎之一，是數據分析的基石和方法論。

統計知識會讓我們從另一個角度看待數據，我們需要從基礎的統計理論（描述性統計、區間估計、假設檢驗等）[例如：PV、UV、轉化率等]出發，到基本的統計分析（T檢驗、方差分析等）[例如：自然增粉量、不同渠道留存率]，最后到商業常用的模型（回歸分析、方差分析等）[例如：RMF、ABtest]。不僅要學習數據分析背后的邏輯，掌握實用統計學的概念，還要會利用統計的思維去思考問題。