問答專欄Q & A COLUMN
如何快速成為數據分析師？不建議急于求成，所謂快速僅僅是入門而已，想要真正成為數據分析師恐怕需要到實際工作中去歷練。下面給出一些建議。
數據分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。
建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的數據分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。
Excel
Excel分為四塊：公式+技巧+數據透視表+圖表。
先從Excel公式開始，通過公式感受Excel的強大與神奇。Excel常用公式分為5類，如下圖所示。
接下來需要學習一些常用的快捷鍵和技巧，這樣可以提高學習效率，對于以后的工作也大有益處。
Excel數據透視表可以讓我們不用寫任何公式就可以輕松實現對數據的分類統計、匯總等。
古人云，一圖勝萬言，通過圖表來展示數據會更形象，也更高效。
關于Excel的教程可以看下我的專欄：Excel數據分析108講
MySQL
數據分析師跟數據打交道，而數據存儲在數據庫中，所以懂點SQL知識也是必須的，用得最多的數據庫是MySQL數據庫，作為數據分析師需要掌握的SQL知識如下圖所示。
統計學
統計學是數據分析師的理論基礎，只有具備扎實的理論基礎，才能在數據分析這條路上走得更遠。
SPSS
SPSS是一個很常用的數據分析工具，提供了非常友好的圖形操作界面，當然，學習SPSS需要建立在統計學的基礎上。
說明：后面的部分跟統計學幾乎一樣，因為SPSS是一個去實現統計學理論的工具。
如今這個時代，少兒都開始學編程了，作為數據分析師，懂點編程也是必須的，因為解決數據挖掘問題需要用機器學習算法。數據分析中主流的編程語言有兩種：Python和R。先說說Python。
Python
對于Python，需要掌握的知識有這些：Python基礎、Numpy、pandas、matplotlib、Python機器學習等。
1、Python基礎
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python機器學習
R語言
對于R，需要掌握的知識有這些：R語言基礎、R數據可視化、數據預處理包、R統計分析、R機器學習等。
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