数据分析不是一蹴而就的，需要通过一些方法让数据分析的学习效率得到提升。

没有任何事情是能够速成的，而数据分析算是一种收益周期长的技能，而且并不是掌握一种技术就可以的，因为你要面对不同的场景。但这并不代表我们不能用一些方法让学习变得高效。

学习一门技术，你需要知道你想通过学习来解决什么问题？数据的对象是什么？也就是要有你的目标，有这个目标，就知道它的知识体系，学习最有用的那部分知识，才能避免因为无效信息而降低学习效率。

你想要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，看数据分析师所对应职位的需求，这样的话是对知识体系有一个了解。企业对数据分析师的技能需求可总结如下：

其次是数据分析的流程，一般可以按“数据采集-数据处理-数据分析-数据展现-报告撰写”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：

数据分析的这个流程就是高效学习的路径。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。

每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、涉及的软件是什么以及学习要点。

收集数据

这里主要介绍Python爬虫

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，还需要了解如何用Python库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从urllib和BeautifulSoup开始。

数据预处理

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确的分析结果。

数据存储与管理

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了可能性，并且使数据的提取效率大大提升。

数据分析

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。

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……

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

调参方法：如何调节参数优化模型

Python数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

数据可视化

通过可视化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……通过各种可视化统计图，得出具有指导意义的结果。

报告撰写

报告的呈现方式，逻辑等。

数据分析课程体系

数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的知识背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。

总而言之，“理解”数据以及其中的信息是非常重要的，这决定了你的分析和呈现的方法是否合适，决定了最后的结论是否可靠。

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