如果我對一件事的了解不深、不透，總是淺嘗輒止，那我自然體會不到這件事的妙處，也自然不會產生持久的興趣。如果我能長期堅持去做一件事，一定是這件事帶來的豐盈感和滿足感**過了我的所有付出，一定是這件事日日夜夜縈繞在我的心頭讓我欲罷不能，一定是這件事喚起了我內心深處較強烈的興趣。 如何成為一名很厲害的數據分析師？ 入門： 如果想要給自己一個不那么痛苦的開始，建議先從一本科普類或者半性質的書開始看起。這里推薦兩本書籍：《深入淺出數據分析》有案例，有應用，在工作中還可以小試牛刀一下；《統計學（基本概念和方法）》沒有太多生澀的公式和概念，幾乎相當于一部統計學的百科全書。以上兩本書都看完，入門的部分就已經算是完成了。 工具選擇：

1. SQL：對于很多數據分析師，取數是基本功。可以翻一下很多數據分析崗位的招聘啟事，不管實際需不需要，都會把熟練掌握SQL這一條寫上來。當然，我們這里要學習的SQL，并不是這么復雜，要學習的只是取數。

2. Excel：包括但不限于數據表格，數據tou視表，Excel統計分析工具箱，以及一些常用的公式。

3. SPSS：Excel+SPSS，幾乎可以完成大部分數據量不太大的分析工作了。而學會SPSS的時間，大約只要SAS的四分之一。

4. SAS、R、python三者選擇一個精通，根據從事的工作和發展方向，選擇一門軟件進行精通學習。 一個好的分析師不一定什么都會，但是他一定知道自己較該會什么，又可以從哪里找到自己還不會的知識。

工具之后： 在入行的較初兩三年，數據分析師必須要成為一個熟練的工具使用者。其實從企業的角度講，企業也并不指望一個剛入行的數據分析師獨立完成項目，新人的價值就在于能熟練使用工具，能完成布置下來的任務，這個很重要，是基本功。作為一個數據分析師，不管是在技術部門還是在業務部門，你做的事情要較終產生業務價值，才會讓價值較大化，當熟練運用工具之后，嘗試用數據去理解和指導業務，你就會發現工具就只是工具，更重要的是思維方式。

兩三年之后，你想登上更高的臺階，就要學會如何讓數據對業務產生價值，就要學會提出問題。解決具體分析問題的過程就是一個寶貴的學習過程，在具體的任務中，你可以思考，給你布置任務的那個人，他的提問路徑是什么？他給你的可能是許多連續的任務，也會把一個任務拆解成許多任務，為什么？通過這種思考你能觀察出來他的提問路徑，不斷地積累自己的感覺，總結出一個「套路」。窮舉，抽象，歸納，演繹，不管你是不是在做數據分析師，學會這些高效的做事方法，都會受益匪淺。

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