坚持坚持不断的坚持
Q1、我是特别小白，该如何入门？如何定位自己？
先说入门：每个人接触一个新的行业，都有这个顾虑，那数据分析到底如何入门，先推荐2本经典的书籍：1、谁说菜鸟不会数据分析；2、深入浅出数据分析 任看一本就行，你先从流程、好奇心、方法论上去了解数据分析这个行业，千万不要一上来就去学工具，那样你会被工具和算法迷失自己的线路
相信你看完入门的书籍后，你会对数据分析有一定的看法，也会根据自己的认识去学习商业问题的思考、你的短板在哪里？工具？认识？行业经验？接下来的学习重点也就顺理成章，下来就是找定位：
先活者：
比如你是毕业生，目的就是为了找工作，那么你的学习路径一定是根据招聘需求去走，企业要求什么，你就去学什么，先就业再去丰富自己的认识和知识体系
干好活：
如果你是在职人员，你最在乎的是数据如何帮助业务，如何帮你讲好你心中的故事，那么你的重点肯定是数据如何驱动业务变现，而不是那些数据分析工具，一定多思考分析的体系和业务的发展规划，什么时间用什么样的分析体系，什么周期用什么样的数据分析方法
活得好：
如果你一直熟练使用数据工具，但从来都没接触过业务，那一定要学习和了解数据分析的全流程，再去看看行业的分析报告，看一些数据产品的商业画布是如何布局的，指标体系如何建立得，加强自己对数据与业务结合的认识，这是必然的。
学习数据分析的路程是很痛苦的，因为一个好的数据分析师要懂得太多，所一定要坚持
商业思维永远高于一切
Q2、我现在数据分析基本都是excel、ppt做一些图表和汇报，感觉自己很迷茫，不知道下一步如何走？要不要学习R、python？
首先，你做的是业务分析，那你的重心应该是如何让自己的分析体系和方法能在企业得到更多业务层、高层的认可，工具只是帮助你能快速的从数据种获得你想要的信息，你又何必纠结要学什么工具，工具永远都是层出不穷，从excel到spss、sas再到python、r你难道都要学习吗？找到适合自己的工具是关键，但沉淀你思维能力更关键，这行业最不缺就是工具应用熟练的人，没必要纠结工具
其实，数据分析师不是玩工具的，如果你只是精通这些工具，那你的意义何在，大家都知道工具的操作有技巧、有规范，熟能生巧，恰恰这些工具的掌握是很容易被新来者复制，当别人能在短时间付出大量的时间掌握这些工具时，你和别人的核心竞争力在那？论工具的学习和掌握，你永远比不上一个在校学习的学习突破能力，但学生缺少的就是业务和数据的结合，这点毋庸置疑，这才是你最应该考虑的，一个真正高手的数据分析师，当老板说出自己的问题时，他的分析结构、采用的数据、用什么方法，如何呈现，该如何洞察数据的故事已经在脑海中了
最后，要珍惜每一个领导安排的业务分析，尽量从战略、发展、关注点去推敲可能造成这个局面的原因，用结构化的思维层层去拆解，然后再结合数据体系的背后含义选择什么数据留下，什么数据去掉，不是什么数据都会影响你的分析
所以沉淀自己的思维能力永远比工具重要，不要在乎自己用的工具不够高大上，感谢低人一等，要是为了自己的未来，肯定要去学主流的数据分析工具，毕竟打铁还要自身硬
从工具使用的频率来看，一定是excel、PPT、思维脑图是最多的，相信我，一定要学好这两个工具
这里推荐2本训练商业思维的书籍：商业模式新生代、麦肯锡方法
多看看行业报告，例如国际著名咨询公司、国内BAT研究院等，提升自己对数据、对数据背后的故事解读
学习没有捷径，要有清晰的目标
Q2、数据君，我报了很多网课，看了很多视频，但是我还是迷茫，我现在是数据分析小白，我该如何入门？
这个我相信很多人都有这样的顾虑和问题，试想一下，如何数据分析师能通过一系列的的视频和培训搞定，那这个行业为何现在还如此缺人？为何现在许多年薪20W 的数据分析师很受欢迎，别人用了4年 ，你一年的视频和培训就能替代？开玩笑，做梦....
许多人都是自己看视频、自己学习、自己去琢磨，然后今天别人推荐这个，明天推荐那个，这里学一些那里学一些，那你可以自己问问自己，你学的是课程还是体系,你的目标和知识体系是什么？和需求方的要求匹配吗？
一个人走的快，一群人走的远，这就是我建立爱数圈的原因，让大家一起前行
数据分析是一个重视流程、业务规范、目的性强的学科，最稳妥的学习路径应该是什么样子的？
首先是统计学
大家都知道操作工具的目的是让数据按照自己的理解和规范去做出假设和验证，如果你不懂统计学，你操作工具的意义何在，胡乱的折腾数据？折腾出来也不知道数据背后能说明什么，就好比2个均值一样的A组数据和B组数据，A也许是正态分布，适合平均，B也许是长尾分布，不适合平均，你都有mean去做吗？对数据有深刻的理解才会有对业务的推测和判断，才能发现更多别人忽略的信息
“ Data! Data!Data! ” he cried impatiently. “ I can’t make bricks without clay. ” 这是著名小说中福尔摩斯（Sherlock Holmes）说过的一句话。
一个数据分析师对数据就像老鼠所爱之大米，对统计学就像神来之笔
其次是数据分析流程和分析项目展开的流程
大家都知道数据分析有自己标准的流程，有的人拿到数据直接就去出各种运算和图表、甚至直接去建模，那你忽视了，最最最重要的环节，数据的探析分析，数据的探析分析是为了让你更好的理解业务和数据之间的关系，那么什么是数据分析流程：
接下来看看数据分析项目开展的流程
养成以上的思维和流程标准，接下来才是方法论
数据分析的行业的方法论有2种，一种是一些成熟的商业思考模式，一种是数据分析方法
比如这个是商业思维的方式:
下面看看什么是数据分析方法？
这个阶段的学习只是为了建立一个自己的分析体系，就是商业思维与数据分析方法的融合，这才是核心，比如
这样你才能真的懂得数据分析存在和应用的意义，才能知道如何积累自己的实战经验
最后才是工具
工具的学习就不多说了，网上视频一大堆，数据分析的每一个步骤都有很多工具，比如数据获取-python爬虫，第三方的工具，数据处理SQL\Kettle\python\R，数据分析spss\sas\python\R,数据展示Tableau\Echarts\dataV\sportfire等等，根据自己职业规划和需求去学，这样你才能找到自己合适的利器
这里推荐一本书：用数据讲故事
有一群人陪你，你的学习更加有效
Q3、自从我建立了圈子，很多人都问我，说自学了许多数据分析的课程，也参加了很多培训，但我还是迷茫，你想一想你和那些课程和培训师一锤子买卖，他们会有监督、完整的售后服务体系吗？
我建议是抱团学，我们不仅仅是一个学习的社区，下面是我昨晚和大家线下见面后的总结和圈子发展方向
自己学永远都有局限性，一个人去摸索很痛苦的，遇到问题没人回答，遇到思路没人交流，遇到瓶颈如何突破，迷茫时没人引路，所以我建立了知识引导体系和爱数圈社区，让大家学习变得高效，有用
我们不仅有全面体系的课程，还有全面的学习路径指导，还有人工的监督学习机制，更重要的是你能认识一群小伙伴，一起打怪升级
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