我是孙斌，北理数学系毕业，分享数据分析相关知识，点击右上角“关注”，学习更多数据分析知识。

很多人问，零基础怎么入门数据分析？数据分析究竟该学习哪些东西？

其实数据分析学习没有秘密，核心是学习这5个方面的内容，分别是Excel、思维方法、统计学、SQL、Python。

1、Excel

Excel是使用最为广泛的数据分析工具，可以解决80%以上的数据分析问题，Excel主要掌握4个方面的内容：函数、技巧、数据透视表和图表。

具体要学习哪些知识点，请参考下方思维导图。


2、思维方法

思维方法本质上考虑问题的角度、方法等，比如用折线图对比历年的销售额，和用柱形图对比不同部门的销售额，看似不同，但是本质上是一样的，都是对比分析法，一种是基于时间的对比，另一种是基于类别的对比。

常用的思维方法请参考下方思维导图。


3、统计学

统计学是最有用的一门学科，如果大学中的所有科目都没有学好，统计学请一定要学好，因为它太有用了。

从毕业论文中的统计分析，到工作中的实际问题，很多都和统计学有关，比如AB测试要用到假设检验，根据指标X预测Y要用到回归分析，用户运营中对用户进行分群管理要用到聚类分析，预测未来的销售额要用到时间序列分析等。

具体请参考下方思维导图。


4、SQL

SQL不是必备的技能，对于大公司来说，数据平台很完善，你想要的数据基本都可以从后台直接导出来，但是对于很多中小公司来说，没有完善的数据平台，有些数据就需要自己用SQL从数据库中查询出来，所以SQL的学习重点在于查询，例如排序、分组、表的连接等。

具体需要学习哪些知识点请参考下方思维导图。


5、Python

Python就是为数据科学而生，不仅能做常规的数据分析，而且可以做数据挖掘，也就是用机器学习算法来解决数据分析问题，比如常见的KNN算法、逻辑回归、SVM、随机森林等主要用于解决分类问题。

对于零基础的同学，要从Python基础开始学习，然后就是Numpy、pandas、matplotlib等，最后才是机器学习。

具体要学习的东西请参考以下思维导图。



当然，以上只是粗略地列出各项知识点，要想系统学习数据分析，可以看看下方课程《数据分析训练营》，涵盖数据分析常用知识点和技能，还有很多分析案例。

最重要的是老师一对一答疑，除了课程中的问题，如果你还有论文中的统计分析问题、工作中的数据分析问题等，都可以帮你解答。

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