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作者：鄒昕

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作者：鄒昕
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題主說的快速是多快？一個月？三個月？半年？一年？

我這裏有一本 7 周速成互聯網數據分析師的秘籍你要不要？我是認真的，不開開玩笑，這是一條捷徑，但是是有前提的。

不同行業不同公司要求會很不一樣，比如說銀行做數據分析、建模會要求 SAS/SQL，而互聯網行業數據分析只要會 SQL 就可以了。再比如說小公司可能會要求還會 R/Python 什麽的，但是稍微中型一點的公司比如說 Facebook 只需要會 SQL 就行了。乍一看有點奇怪，但其實也不奇怪，因為大一點的公司基礎設施 (infra) 做得好，很多事情比如說 A/B test 這種都自動化了，不需要專門寫代碼。

接下來的內容都搞照中型以上互聯網公司為例。

數據分析師需要三個方面的能力：技術（編程），數據分析方法，行業知識。

1. 技術

技術方面剛剛說了，就是SQL, 20 個小時，假設文科生，同時對自己要求高一點，最多 80 個小時可以搞定了。

按照這個學習 http://www.w3schools.com/sql/default.asp
評論裏說上面這個鏈接打不開，所以奉上中文版的：SQL教程_w3cschool

重點需要註意的：where / group by / order by / left join / right join / inner join / null / not null / having / distinct / like / union / avg / sum / min / max

學完之後再搜索一下 "SQL hardest questions", 做做練習。

當然除了 SQL 之外，Excel 也是要會一點的。不過 Excel 這玩意兒基本多少都會那麽些吧，比如說做個圖，算算總合、平均之類的，稍微復雜點的數據透視表 (pivot) 就夠了。話說我第一份工作的時候連數據透視表都不會，所以說如果你不會這個，那也沒關系。

如果 SQL 上手比較快，時間充裕，那就練練 Tableau, 主要目的是看看都有什麽樣的圖表，感受一下各自適用什麽樣的場景。具體怎麽做圖不是非常重要，真要用的時候搜索一下現學就好了。Tableau 很貴，所以下個試用版的就可以了，然後試用期學點最基本的就可以了。

這一共就假設用了 80 個小時吧，那麽 8 天過去了（沒算錯，都要速成了，那還不每天學習 10 個小時）。

2. 數據分析方法

經常被問到學習數據分析推薦哪些書，通常答案是我沒看過什麽數據分析的書，後來仔細想了想，還是有一些的。

Case in point. 經典的管理咨詢的書，哪個版本的都無所謂了，印象中大概看了一半左右。好像是因為懶，所以沒看完，也因為套路都是類似的，看一半也就差不多可以了。 -- 5 天

Introduction to Probability Models by Sheldon M. Ross. 應該是出到第 11 版了，但內容應該區別不大，看第一章就可以了，需要搞清楚條件概率，這個概念還是有點重要的。-- 4 天

然後再找本統計基礎的書（隨便哪本教科書都差不多，實在不行的話把 wiki 上統計長條目下的多看幾遍也可以），不要太糾結於理論、證明，時刻記住你要能把這些概念解釋給不懂統計的人聽，解釋不清楚的東西你也不用搞清楚。搞清楚幾種常見的分布，假設檢驗，假陽性，假陰性，區別估算，顯著性差異，p-value，平均值，中位數，p1/p25/p50/p75/p99，相關性，因果性，幸存者偏差，大數定律，80/20。-- 10 天

Thinking, Fast and Slow. 當科普書看看就好，如果看不下去的話那就看《牛奶可樂經濟學》。-- 2 天

3. 行業知識

很不幸，這一部分就真的沒有什麽書可以看的了，基本都靠搜索，總結，思考，再搜索，總結，思考。。。

如果平時對互聯網、科技行業相對比較關註，這一部分會上手很快，了解一些基本概念，試用一些產品，基本上 20 天肯定可以了。

比如說這裏面總結的資源，都是我入行之前通過搜索引擎總結出來的：

求職互聯網數據分析，如何準備行業知識？ - 鄒昕的文章 - 知乎專欄

基本上把這些搞清楚，也差不多可以入門了吧。

看，加起來正好 49 天，7 周速成班，你要不要試試？

數據分析入門並不難，難的是之後的積累才是重點，如何在實際工作、項目中真正發揮數據分析的作用，產生價值。就我個人來說之前在信用卡行業做了兩年多，然後轉到互聯網行業的數據分析，現在又做了半年多，感覺自己除了入門啥都不懂，每到周五下午都很開心，不是因為到周末了，而是因為又一周過去了，而我還沒有被走人。

如何快速成為數據分析師？