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作为数据分析的学习者和从业者,经常会有职场萌新询问关于数据分析的学习路径和必备技能。对于这样的问题,我的建议是这样的:如果你的Excel技能还不够熟练,那么首先要加强Excel的学习,掌握常用函数公式、数据透视表、筛选、排序和图表绘制等操作。当你能够熟练运用Excel处理和分析一些小数据集时,就可以开始学习SQL语言,并逐步接触BI工具来熟悉业务。随着学习的深入,你可以进一步学习R或Python,并最终了解Spark等大数据框架。
那么,为什么要学习Excel呢?
Excel是我们最常用的数据分析和处理工具之一,其功能丰富,能够涵盖我们在其他软件(如SQL、BI、Python、R)中需要掌握的大部分功能。尽管Excel功能强大,我们还需要学习其他工具的原因是多方面的。Excel通过菜单形式操作,难以实现自动化和功能复用。虽然可以通过VBA实现编程,但VBA的学习成本和产出收益不成比例,因此不推荐作为主要的学习方向。Excel在处理大规模数据集时性能较差,容易崩溃。
接下来,为什么我们要在学完Excel后学习SQL呢?
客观原因是,绝大部分数据分析岗位都要求掌握SQL技能。在企业中,为了保证数据的安全性和管理方便,数据通常是统一存放在数据库中的。从数据库中提取和查询数据需要使用SQL语言。即使你学习了其他工具如R、Python或大数据框架如Spark,你仍然需要学习SQL。先学SQL可以帮助你更好地理解数据分析中的许多概念,并为学习更复杂的工具打下基础。这就像建房子一样,需要先打地基,然后逐层建造。
SQL语言的学习排在Excel之后,其他工具之前,还有一个重要的原因是SQL可以在一定程度上解决Excel在处理大规模数据集时的问题,并为你搭建起通往其他工具的桥梁。
关于数据库和SQL的学习,我们可以分为两部分:第一部分是数据库基础知识,第二部分是SQL语句的掌握和数据库的操作。
常用的关系型数据库包括SQL Server、MySQL、Oracle、DB2等。在企业实际应用中,使用的数据库种类可能会有所不同。我们需要根据企业的实际需求来选择学习的数据库类型。在后续的学习中,我们主要以MySQL为主进行介绍。
数据分析的学习是一个逐步深入的过程。从Excel的基础操作开始,逐步学习SQL语言、BI工具、R或Python等更高级的技能。通过掌握这些技能,我们可以更好地处理和分析数据,为企业的决策提供支持。了解数据库的基础知识也是数据分析学习中不可或缺的一部分。初次接触数据库时,可能会遇到一些繁琐的安装和配置问题。不同的数据库软件,如DB2、Oracle、MS SQL、MySQL和Access,都有其独特的安装要求和特点。其中,DB2通常安装在小型机或服务器上,在PC上安装可能会比较费劲,并且新建数据库时需要进行诸多设置和存储空间的分配。
Oracle是目前市场占有率最大的数据库,安装过程相对繁琐,但其功能强大,配置丰富,可以满足从初学者到企业级应用的各种需求。其价格也不菲。
MS SQL 2000和2005版本在中型数据库领域表现出色,操作简单,功能全面。但2005版本加入了许多新功能,变得更为复杂,价格也相应提高。
MySQL是一个免费的关系型数据库,功能齐全,程序小巧,安装简单,受到许多网站的青睐。在字段约束方面可能有些许不足,但总体使用感受与MS SQL相似。
Access则是一个典型的桌面数据库,适合用于单机系统,如记账、记事儿等。在局域网内的应用可能略显不足。
对于初学者或想要尝试使用数据库的人,推荐使用MySQL进行尝试。MySQL的下载安装相对简单,安装完成后即可使用。可以通过访问MySQL官网下载Windows版MySQL。下载时需要免费注册,注册页面为英文。下载的工具可以联网自动安装MySQL并自动配置。在安装过程中,需要设置密码,请牢记该密码,以便下次登录MySQL时使用。
在安装MySQL后,可以通过命令行进行一些操作,例如初始化数据库、安装服务、启动服务以及修改初始密码等。还可以将MySQL和Excel或其他数据分析工具连接起来,通过SQL语言处理大量数据,并将结果存放在数据表中。然后通过Excel连接MySQL数据库,将数据读取到Excel中进行分析并绘制图表,这样可以提高效率。
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