数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据……
如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。
数据分析人才热度也是高居不下，一方面企业的数据量在大规模的增长，对于数据分析的需求与日俱增；另一方面，相比起其他的技术职位，数据分析师的候选者要少得多。
那么，小白如何快速获得数据分析的能力呢？知乎上有很多书单，你可能也听过很多学习方法，但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。
数据分析师应该具备哪些技能
要明确学习的路径，最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。
我们找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息，来看看薪资不菲的数据分析师，到底需要哪些技能。
其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
会用Excel/SQL做基本的数据管理
会用脚本语言进行数据分析，Python or R
有获取外部数据的能力，如爬虫
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主
其次是数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
高效的学习路径是什么？就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
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数据获取：公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib+BeautifulSoup 开始。
常用的的电商网站、问答网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站等，都可以爬到非常有价值的数据。
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数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也至少要懂得SQL的操作，能够查询、提取公司的数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
SQL这部分比较简单，主要是掌握一些基本的语句。当然，还是建议你找几个数据集来实际操作一下，哪怕是最基础的查询、提取等。
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数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如缺失值，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，比如异常的值，如何设置合理数据区间进行取舍……
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
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概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了：比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
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Python 数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林、朴素贝叶斯……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
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系统实战与数据思维
到这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战，练习解决实际问题的能力。
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
你也可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等数据中都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如Top榜单、平均水平、区域分布、同比环比、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
