精华资料 | 90%不懂数据分析的人，抬头即是天花板

“到2020年，企业基于大数据分析的支出，将突破5000亿美元。大数据在未来四年内，能帮到全球企业赚取约1.6万亿美元的收入红利。”

——国际数据公司 IDC

大数据因为其蕴含的价值，被《经济学杂志》誉为“新的石油”。可能对大部分人来说，它还只是个模糊的概念，总觉得离自己很遥远。

其实并不然，领英早前发布的《中国最热职位人才报告》中提到：全球基础数据人才缺口已经增至1500万之巨。

想必你在找实习/工作/准备升学时，都或多或少遇到过这样的拷问……

——你会数据分析吗？平时都用什么数据分析工具？

——SPSS？SQL？还是SAS？

——什么？你只会用Excel算加减法？！

无论是对企业还是个人来说，掌握数据分析相关技能就掌握了未来。

为了解决大家的迫切需求，特别整理推出数据分析大礼包，助你早日逆袭，从小菜鸟升级成数据分析大师！

从统计基础入门到高阶数据挖掘

Excel、SPSS、SQL、R、SAS、Matlab……

各种数据分析工具总有一款满足你！

我是零基础学习，需要准备些什么？

学习数据分析的前提是有扎实的统计学基础。

STEP 0学习前的机器设置

在用统计学知识热身之后，我们的数据分析之旅要从“设置机器”步骤开始。这一步虽看似简单，但其实却难倒了不少的英雄好汉....

不过别担心，为你提供了主流数据分析软件安装包以及安装教程，你需要做的只是do as PDF told！

STEP 1进击吧！数据分析小白

在设置好机器之后，恭喜你终于来到了数据分析学习的第一关。在数据分析入门的教程中，我们主要挑选了三种主流的数据分析软件，分别是Excel、SPSS、SQL！

Excel

经典书单+入门公开课+数据透视表技巧

首先要安利的是Excel——没错，就是每个人的简历上都理直气壮写下“熟练操作excel”的那个软件。事实上，Excel的功能超乎想象，简单的文本、日期函数也许你掌握了，但是在数据分析领域你需要学习的还有星辰与大海。

为了帮助大家快速掌握excel的应用技巧，还为大家送上Excel入门公开课，让人美声甜的教你重新解析Excel基础知识、进阶公式、还有数据可视化、VBA、数据建模等开挂操作。详细课程大纲请见下方

1. Excel基础知识扫盲：

a.神奇的格式刷

b.变量与非变量

c.首行固定

2. Excel的数据可视化：

a. 折线图/柱状图/扇形图

b. 画图的“潜规则”是什么？

c.《华尔街日报》上的复杂图表是怎么做的？

3. Excel神奇的公式有哪些？

a.IS Function

b.Conditional

c.Mathemaical

d.Find&Search

e.lookup

f.Logical

4.什么才算 Excel 的高级应用？

a.VBA

b.Pivot Table

c.统计建模

5. 成功前的Excel：

交图表给老板前，需要检查什么细节？

6. 职业好奇心：

数据科学家和投行分析师都用 Excel 做些什么？

7. 案例分析Case study：

用Excel 完成信用评级迁移模型的估测

SQL

入门公开课+SQL数据库经典书单

根据StackOverflow对数据库受欢迎程度进行的调查，下面是对不同级别开发者进行调查后的统计结果：

图片资料来源于http：//www.oschina.net

从调查结果我们可以看到：最受欢迎的数据库仍是My SQL, 接受调查的开发者中近一半都在使用My SQL。MySQL是堪称全球流行的开源数据库，安装门槛低、上手快，对于稍微有数据处理基础的人来说，完成基本的操作较为简单。

看到这里相信你们已经对SQL心生向往、蠢蠢欲动。

最后在礼包内，附上了SQL入门微课，为大家系统梳理SQL的概念、功能用途、关系数据库介绍、7种常见指令操作介绍+实操示范。

STEP 2向数据分析高阶进攻！

菜单窗口式的入门数据分析软件虽然操作简便，也能满足大部分数据分析需求，然而，当你面对的是几百万条科研数据，并且数据可视化要求更精密时，这些软件显然已经无法满足你的所有要求了。所以，接下来是时候向高阶数据分析发起进攻了！

将为渴望进步的你介绍，数据分析大神必备的3个软件：Matlab、R以及SAS。

Matlab

Matlab自学书单+干货公开课

进阶数据分析大神第一步，首推Matlab。作为倍受科研人员青睐的数学类科技应用软件，Matlab拥有以下优点：

▌编程语言简单且效率高，数据分析速度快

▌数据可视化功能强大，仿真模型非常抗打

▌支持各种拓展语言，如Python、C、Cuba等（更多优点等你发掘哟~）

R语言

R语言自学书单+入门公开课+学习路径资料包

R语言是统计学家中最流行的编程语言。R的学习门槛低，CS小白也可以无痛入门R语言，进行高阶数据分析操作。在R中有超过9100个软件包，使用场景非常广阔，其中甚至有可以用于实现机器学习的算法。