如何成为数据分析师？
1、侧重于业务性的数据分析：《谁说菜鸟不会数据分析》、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》
2、侧重于网站分析的数据分析：《流量的秘密》、《网站数据分析实战》
3、侧重于数据挖掘的书籍：《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法》、《数据挖掘 概念与技术》
4、侧重于python/R的工具书：《使用python进行数据分析》、《R语言实战》
5、侧重于数据可视化的书：《excel图表之道》、《R数据可视化手册》二 再推荐几个常用数据分析工具：如果你励志往金融方向走，r或sas都会用，具体看公司。如果走大数据或互联网公司方向，Python 更适合。如果就是通用的工具或场景，spss或clementine也都可以。总体上，r和Python “通吃”性能更强，在泛行业内的数据工作的领域内，尤其是Python 。三 说下怎么解决没经验无法进入公司或被录取的问题。1.去找些实习项目做，先参与进去，做什么根据情况而定。能与数据分析相关最好。2.用你的经验有些数据demo来展示你的数据能力。这是在没有经验情况下的举措。可以是一份报告，或数据产品，或分析等。3.找行业大牛，这种拖关系进去的情况很常见。也不是丢人的事情，当然你要先展示你的潜力和特质。
学习路线
技术：
Excel
SQL
Python/Spss
可视化
数据分析思维和方法
统计学
对业务的理解
理论：
四、推荐书籍/网站
1、Excel学习：
没有什么推荐的书籍和网站，网上有很多大神的教程，如果时间充裕，就系统的学习一下，如果时间紧张，就用临阵用度娘也是可以解决问题的，当然，学什么都最好能够系统地学习。要记住一点，我们是用Excel进行数据分析的，所以应当从数据获取、数据处理、数据分析和输出几个方面来学习Excel。
2、SQL学习
建议在B站找视频观看,有很多,我们就有同名号定期上传学习视频哦。如果想要练习的话，可以从SQLZoo去练习，在线版的SQL练习教程。书的话《SQL必知必会》还不错，很精简，基本可以满足日常表的查询和维护了，想要不仅满足于查询的话，还可以参考《深入浅出MySQL》，数据库开发、优化与管理，600多页。
3、Python学习
对于非程序员出身的新手小白来说入门很简单，精通还是不容易的。如果你仅仅是停留在用Python进行数据处理和分析的阶段上，建议《利用Python进行数据分析》这本书非常不错，不要去学python开发、python编程之类的书，Python可以用来做很多事情，但对于数据分析师而言，我们可能不需要用Python来开发什么游戏、网站等，我们只需要进行数据控制、处理、整理和分析即可，系统地学一下python中的数据科学库是非常有必要的，如：Numpy、pandas等。
4、可视化
有很多可视化的工具，用Excel可以实现可视化，powerBI、Tableau、Python也可以可视化。工具的选择是一方面，另一方面是对于图表的理解，什么场合适用什么样的图表。
用Excel做排列图
5、数据分析的思维和方法
参考书籍《深入浅出数据分析》，把道理方法讲的很透彻的一本书，对于深入理解底层逻辑很友好。《谁说菜鸟不会数据分析》系列，主要是对于方法和工具使用的学习。可参考之前的文章 数据分析方法论 来大概了解。
6、统计学
《深入浅出统计学》非常棒的一本书，对于统计学的基本概念的解释非常直白到位，让小白能够清楚地理解这个公式为什么是这样子的，而不是直接摆公式。底层逻辑明白后，可以参考李航的《统计学习方法》，这是大学课本，有时间的话还是应该好好研究一下系统逻辑的。
7、对业务的理解
推荐《数据挖掘与数据化运营实战》，这本书对业务与数据分析怎么结合有很详细的说明和实例。
