这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用Anaconda。Excel中有一个分析工具库，简单强大。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。
如何学习数据分析？
优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。第一周：Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。
excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。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。附加学习：1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。
3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。第二周：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。以上就是所谓的可视化。排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。
兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。抽空花一段时间学习可视化的基础,如《数据之美》另外你还需要了解BI的概念。知名的BI产品有Tableau，Power BI，还有国产的FineBI等。都有体验版和免费版能下载，网上找一点数据就能体验可视化的魅力。
比Excel的图表高级多了。BI需要了解仪表盘Dashboard的概念，知道维度的联动和钻取，知道绝大多数图表适用的场景和怎么绘制。比如以下FineBI制作的dashboard。第三周：分析思维的训练这周我们轻松一下，学学理论知识。分析思维首推大名鼎鼎的《金字塔原理》，帮助数据分析师结构化思维。如果金字塔原理让你醍醐灌顶，那么就可以学思维导图，下载一个XMind中文网站，或者在线用百度脑图。
再了解SMART、5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽等框架。这些框架都是大巧不工的经典。你要快速成为数据分析师，思考方式也得跟着改变。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。因为要锻炼数据分析能力。所以得结合数据导向的思维。
这里送三条金句：一个业务没有指标，则不能增长和分析好的指标应该是比率或比例好的分析应该对比或关联。举一个例子：我告诉你一家超市今天有1000人的客流量，你会怎么分析？这1000人的数量，和附件其他超市比是多是少？（对比）这1000人的数量比昨天多还是少？（对比）1000人有多少产生了实际购买？（转化比例）路过超市，超市外的人流是多少？（转化比例）这是一个快速搭建分析框架的方法。
如果只看1000人，是看不出分析不出任何结果。第四周：数据库学习Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是资深的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。
数据分析师经常有各类假设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。SQL学习不需要买书，W3C学习就行了，SQL 教程。大多数互联网公司都是MySQL，我也建议学，性价比最高。作为数据分析师，只要懂Select相关，增删改、约束、索引、数据库范式全部略过。你的公司心得多大才会给你写权限。
