然而很多人因为不明白学习统计学的意义是什么，统计学在生活中有什么用，而最终学的没有目的。下面的书会让你知道学习的意义是什么。

推荐理由： 很多人感到统计学无聊，是因为从一开始就没有明白学习这门课的意义是什么，所以学下去的动力不足。《赤裸裸的统计学》可以让你了解学习统计学的意义什么？在日常生活中统计学有什么用？你也可以把它当作一本科普书来读。

2）如何深入学习统计学？

前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。

推荐理由： 如果你是零基础，《深入浅出统计学》可以让你轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。

推荐理由： 适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。

第 2 步：Excel 数据分析

这部分可以看我之前讲过的这个 live 可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？

第 3 步：如何使用 SQL 进行数据分析

推荐理由： 零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL 基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。

有人会推荐《SQL 必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

第 4 步：业务知识和分析方法

1）业务知识

数据分析是一个行业特征很明显的能力。如果你说自己想进入「互联网行业’，那就说明你还没想清楚到底要干什么。

因为互联网的存在是为了解决某个行业的问题（互联网+行业），比如滴滴、高德地图解决的是出行交通行业的问题（互联网+交通出行），小学英语在线平台 vipkid 解决的是教育行业的问题（互联网+教育），蚂蚁金服解决的是金融行业的问题（互联网+金融），饿了么解决的是餐饮行业的问题（互联网+餐饮）。

而这些行业都需要数据分析师，每个行业域的业务知识也不一样。你以后找的也是成为 XXX 行业的数据分析师。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。

这就要求你具备以下能力：

理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。

会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。

2）常用的分析方法

很多人也学了一堆工具（excel，sql，python 等），谈起使用工具的技巧头头是道。但是面对问题，还是不知道如何去分析。

他们每天也按时上班，也用数据做了很多图表，但是只是统计了分析之前已经知道的现象，比如「这个月销售有所只下降」等实际情况。他们不会深入分析现象背后发生的原因，从而也得不出什么具有建设性的结论。

所以，你还需要学会如何解决这些问题：

面对问题，没有思路，怎么办？
面对一堆数据，该如何下手去分析？
面试中的业务问题如何去回答？

这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法：

逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR 分析方法，RFM 分析方法。

《数据分析思维》第一本系统讲分析方法，和如何用数据分析解决问题的书，里面包括了 10 多个行业的分析案例。

国外作者肖恩的《增长黑客》

推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。其中的 AARRR 漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法

第 5 步：如何使用 Python 进行数据分析

Python 毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。学习 Python 分为两部分：

1）掌握 Python 基础语法

2）学会如何使用 Python 进行数据分析

如果之前没有学过编程，那么看其他编程的书会让你无聊，最后导致放弃。可以先学习下面的 Python 基础语法比较适合。

推荐理由：前面的内容可以帮助你学会 Python 基础语法。学会以后，就可以看《利用 Python 进行数据分析》学习如何使用 Python 进行数据分析了。

在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。

读者福利

小编是一名Python开发工程师，自己整理了一套最新的Python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。如果你也喜欢编程，想通过学习Python转行、做副业或者提升工作效率，这份**【最新全套Python学习资料】** 一定对你有用！

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1、Python所有方向的学习路线

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二、学习软件

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三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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