无锡靠前的数据分析师培训机构，达内致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才。2015年起，推出面向青少年的少儿编程、智能机器人编程、编程数学等K12课程。达内的使命：缔造年轻人的梦、缔造达内员工的梦。

　　达内19年专业IT培训机构,美国上市集团,开设IT培训班Java、python、大数据、linux、UI、会计等IT培训,泛IT培训和非IT培训共2课程。

　　如何成为数据分析师?

　　说来我正式接触数据分析也快一年，对还是有一些心得。的数据分析师是不能的，但是零经验也有零经验的捷径。

　　以上的前提针对入门，目的是达到数据分析师的门槛，顺利拿到一份offer，不涉及数据挖掘等技巧。我的方法倾向互联网领域，不论是分析师这个职位，还是运营、产品的能力发展都是适用的。其他领域就仁者见仁了。

　　市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》。

　　没错，七周。

　　Excel学习掌握

　　如果Excel玩的顺熘，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。

　　重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。

　　Excel函数不需要学全， 重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。

　　我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是较具性价比的两个技巧。

　　学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。

　　学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。

　　这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能购买。

　　Excel是熟能生巧，多找练习题。还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据(sheet1)、加工数据(sheet2)，图表(sheet3)的类型管理。

　　专栏上写了三篇Excel的文章，比较简单，大体介绍了Excel应用，可以作为职场新人的指南。

　　篇数据分析—函数篇。主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。

　　第二篇数据分析—技巧篇。主要简单讲解我认为很有新价比的功能，提高工作效率。

　　第三篇数据分析—实战篇。主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据，是5000行数据分析师岗位数据。

　　下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。

　　了解单元格格式，后期的数据类型包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。

　　了解数组，以及怎么用(excel的数组挺难用)，Python和R也会涉及到 list。

　　了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时，会让你更快的掌握。

　　了解中文编码，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以后你会回来感谢我的。

　　养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。

　　如果时间还有剩余，可以看 大数据时代，培养职业兴趣。

　　再来一道练习题，我给你1000个身份证号码，告诉我里面有多少男女，各省市人口的分布，这些人的年龄和星座。(身份证号码规律可以网上搜索)

　　数据可视化

　　数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。

　　数据分析的较终都是要兜售自己的观点和结论的。兜售的较好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，不落地的数据分析价值又在哪里？

　　首先要了解常用的图表：

　　各类图表的详细介绍可以查看第四篇文章：数据可视化：你想知道的经典图表全在这

　　了解图表后，还应该学会报表制作，这里准备了第五篇：数据可视化：打造的数据报表。将教会大家Excel的图表用法。

　　如果还不过瘾，我们得掌握信息图和BI，下图就是微软的Power BI：

　　BI(商业智能)和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。

　　BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求(万恶的导数据)。

　　BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。第六篇：数据可视化：深入浅出BI 将以周的实战数据学习BI，上图的就是学习后的成果。

　　数据可视化的学习就是三个过程，了解数据(图表)，整合数据(BI)，展示数据(信息化)。

　　可视化也和审美息息相关，很多直男代表并不擅长做图，没关系，抽空可以看书：数据之美

　　PPT也别落下，Excel作图多练习，不会有坏处的。