文科生如何在七周内被逼成菜鸡分析师并依然活着

来源于：TalkingData furion推荐

作者：高晓津

目标人群：适合之前工作不需要自己上手做分析、或者对付这么大量数据的少数群体。
学习预期：七周下来之后只能是会，但不是掌握，工作当中常用的问题可以熟练应用。
学习时间：每周5-10个小时。
材料来源：这个学习计划以一位小米的游戏分析师版本为基础，根据零售的特点和需求以及自己使用下来的经验做了调整。
学习原则：分析只是方法，思维、逻辑、业务影响更为重要。我们是菜鸡，时间有限，不走fancy路线，工作用什么我们先学什么。

第一周：Excel

Excel函数：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23345231
主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。
Excel技巧：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23618955
主要讲解有性价比的功能，提高工作效率，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。
Excel实战：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24084300
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，每个task一定要练熟。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。
附加一道练习题，给1000个身份证号码，描述里面有多少男女，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）

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。

第二周：数据可视化

经典图表及展示目的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24168144
报表制作：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24409555
第一周数据BI实战：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24573880
PPT：http://study.163.com/my （或者下个app，网易云课堂） 用户名：15001023438 密码：passw0rd；注意是数字0。
里面有我的学习-【我懂个P】，从头开始看，做个好PP。

附一张图表建议的思维指南。

第三周：分析思维的训练

金字塔原理、麦肯锡思维、SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架都是大巧不工的经典。网上搜咨询公司的面试题，搜Case Book。题目用新学的思维导图做，先套那些经典框架，做一遍，然后去看答案对比。

如果这些思维方式都很熟练了，利用以下两篇文章做个温习。
麦肯锡思维：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24773022
数据分析思维框架：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24887013
统计学和数学的基本概念：李航的《统计学习方法》。

第四周：数据库学习

数据库入门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25120684
W3C教程：http://www.w3school.com.cn/sql/index.asp

SQL是数据分析的核心技能之一，从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步，W3C是用下来可读性最高的。学习围绕Select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。主要了解where，group by，order by，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。如果想要跟进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等。另外不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。
SQL进阶：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25435517

有时间网上刷题，可以根据后续工作提前准备好SQL语句，让熟手帮忙改，而不是直接让别人帮忙写好。

第五周：统计知识学习

这一周努力掌握描述性统计，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。详细的数学推导不用细看，只要看到数据，知道不能怎么样，而是应该这样分析即可。
Excel中有一个分析工具库，简单强大。对列1的各名词做到了解。如果是多变量多样本，学会各种检验。

第六周：业务学习

主要内容为财务、营销、顾客关系管理、顾客决策流程、用户行为、渠道、线上线下运营。
因为是业务出身，这周的内容我没有学。建议非业务去看目前服务于该客户的供应商产品以及市场上的竞品，了解他们用什么，能摸出来他们关注什么。Demo是很好的资源。

第七周：Python学习

编程学习说简单不简单，说难也不难，因为我们是菜鸡，所以学的方向比较单一，不会像廖XX的网站上一样挂出对联那么长的名目。需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等。知道数据领域最经典的包Pandas+Numpy。

Python入门：《深入浅出Python》
我用的是Anaconda，代码一定要自己写一遍。
这部分我的操作和学SQL不一样，是让专家先写了差不多二十段工作当中常用的代码，然后自己按照之前学的基本原理愉快地
剪切、复制、粘贴、抄袭。

后期还可关注SPSS和爬虫。
经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。