之前小编发过一些关于数据分析的文章，收到大家不少的好评，不过也有一些困惑：

• 入门数据分析该学哪些知识点？该看哪些书？
• 是从Python入手还是R语言？常用的算法有哪些？
• 可以练手做项目的数据库去哪里找？好用的爬虫工具又有哪些？
• 网上看了很多文章，但感觉没有个系统，号主有系统性的资料推荐吗？

的确，我当时学数据分析也有同样的苦恼，网上关于数据分析的学习资料非常多，但缺乏系统性，没有老师时时给你解答问题，很多时候都感觉自己要放弃了。

但，我不得不说一句：学数据分析绝对没错，坚持下去你会看到一个完全不一样的自己。

之前在百度的曹政举了他身边的例子，令人印象深刻，蛮多看上去并不优秀的人却都能靠着数据分析C位出道。

“十来年前我在百度招聘过一个人大本科应届的小伙子邓明生，从学历背景看在百度并不占优势，当时开始跟我做数据分析，写程序分析百度的业务数据，后来慢慢独挡一面，因为对百度所有业务线的数据都清晰，后来百度出现一些人事危机的时候开始成为救火队长，连续在不同业务部门担纲重要职位，一路升到联盟事业部总经理，今年离职出来创办御势资本，青出于蓝而胜于蓝，人家现在比我厉害很多了。还是十来年前，又有一个应届生吴海生，从百度产品部门申请内部调动去做数据分析，开始经验不足，写报告还被我嘲讽过的那种。好多年不见，最近看新闻才知道，已经某新近上市的金融公司CEO，妥妥的C位出道有没有，真是让人刮目相看。”

那么，数据分析到底该怎么学呢？

其实真的没那么复杂，你只需要做好这三件事：

1.找到一个实力与经验俱佳的“教练”，从思维、工具、实战带你“即学即用”

2.制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力

3.有效工具的运用会让你事半功倍

Python语法简单 功能强大、是学数据分析必备的语言！

在这里，不得不给大家介绍下这套不错的《python学习****》作者是清华大学计算机系博士高淇，最近刚刚更新完毕，好评度也超高。

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作者清晰地把数据分析拆解成下面三个组成部分：数据采集、数据可视化和数据挖掘。在后面文章里，我会给大家分享这三部分所需要掌握的知识，让你有个更深入了解

好，下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。

数据采集

当你入门Python后，接下来就算是正式进入数据处理阶段。「数据分析」涵盖两部分：数据是基础，分析是过程，所以数据的前期准备工作也很重要。第一步，就是采集数据。

你可以用Python自动采集数据，也可以使用第三方平台，比如用八爪鱼来采集数据。《数据分析实战45讲》中，作者用了两个实战案例来讲解如何用Python和八抓鱼来采集数据，讲的非常细致，看完你可以掌握这两种常用方法。

数据可视化

大多数人都很容易被数据可视化吸引。试想一下，用各种酷炫的图片将数据的规律直观地呈现给大家，是一件特别有成就感的事情。应用也很广泛，比如天猫双十一的数据大屏等。我们可以用各种工具、编程语言做数据可视化，比如DataV、Tableau、Python或者R语言。

在这套教程中，主要用Python的 Matplotlib 工具来做数据可视化。Matplotlib 是Python的可视化基础库，非常适合入门学习。学完专栏，下面的这几张图我也可以做出来，非常抢眼。

数据挖掘

当你掌握了数据分析中基础的操作后，接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种算法，详细讲解了数据挖掘十大经典算法，根据用途，把它们分为四大类：

• 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART
• 聚类算法：K-Means，EM
• 关联分析：Apriori
• 连接分析：PageRank

值得一提的是，里头还有大篇幅内容、许多案例来讲解这十大算法，还会提供一些数据库让大家去实操，亲测有效。

下面是这套视频学习一部分大纲：共分为4季，里面详细的讲解了Python的方方面面、学完可直接到达手写神经网络的地步！需要的赶紧点击：资料 ，领取吧！