本文主要从Excel，sql还有Python三个数据分析神器来看看我们是如何从入门到精通数据分析。

Excel

貌似自己没有专门读一本Excel书籍, 都是遇到问题网上查询。 如果不是特别充足的时间，也不建议买一厚本书啃，除非这本书你能花1-2天读完，而且干货较多

我暂时整理下数据分析师常用的一部分功能，以后遇到新的需求你再google即可，举例：我用的是Linux系统，不能安装MS Office，所以暂时用WPS Office代替，大同小异, 实际上我最近两年很少用Windows了。

SQL 学习SQL，先需要熟练语法，但是想要真正精通sql，还是需要大量的实践 书籍:《Mysql数据库从入门到精通》，粗粗看过这本，对数据分析师来说，可能仅小部分会用上，毕竟讲得是Mysql所有的操作包括权限控制，事务处理，这些一般后端开发或者DBA才会用到，所以感觉也可以不读 针对小白同学，这里重点说明下: sql是一种语言, 它用来和数据库进行交互，进行操作数据的增删改查，而数据库是有多种的，比如mysql， oracle， sql server， hive等，每种数据库适配的sql语言基本相同，所以在学习的时候，选择其中一种数据库进行操作学习即可，mysql是目前也是互联网采用最广泛的数据库，oracle/sql server银行等传统企业用的比较多，而hive是集成在分布式文件系统hadoop之上的数据库，俗称"大数据"，主要用来存储用户访问的行为日志。我们学习sql这个语言语法的话，选择mysql进行学习即可，其他大同小异。 Python Python语言语法的入门， 选择经典， 通俗易懂，对于数据分析师，尤其是刚入门的小白，只读到该教程的"面向对象高级编程"以前即可 Python数据分析第三方 数据分析: pandas, numpy 绘图包: matplotlib, seaborn 机器学习: sklearn, tensorflow等 书籍:《利用Python进行数据分析》, 主要介绍如何用pandas进行数据分析，也会讲到numpy，以及matplotlib和pandas绘图， 这本书确实写的很好，但是小白上来阅读可能会一头水雾，所以可以退而求其次，10 Mintutes to pandas, 当然这个10分钟是搞不定的哈， 不过常用的pandas在里面，另外panda要精通也需要大量的练习，遇到问题google或者pandas官网文档查询即可，注意这些文档不需要一页页阅读，用到那个学习那个就中 《集体智慧编程》，讲了经典的数据挖掘算法，Python代码，我是刚入门的时候读过，这本书适合有一定Python基础的同学阅读，可能刚入门的同学，还是聚焦于pandas的熟练使用会比较好，以后入行后有空再读，现在信息大爆炸，即使是好东西，我们也要选择性的获取，珍惜自己的时间 《机器学习》周志华, 这本太经典了，我看了2遍，虽然并没有进行公式推导，但也收获蛮大，有空会再读。这本书入门同学尤其是偏业务而非技术的分析师可以不用太着急读，开始的精力先聚焦到数据思维，业务，excel，sql, 如果有富余精力，再学习python，一步一步来哈