数据分析学习路径指南

核心技能体系

1. 统计学基础

   • 描述性统计（均值/中位数/标准差）
   • 概率分布（正态/二项分布）
   • 假设检验（P值/置信区间）
   • 回归分析（线性/逻辑回归）

2. 编程工具

   • Python（Pandas/Numpy/Scipy）
   • SQL数据库查询
   • R语言（ggplot2/dplyr）
   • Excel高级功能（VLOOKUP/数据透视表）

3. 数据处理

   • 数据清洗（缺失值/异常值处理）
   • 特征工程（特征缩放/编码）
   • EDA探索性分析
   • 数据规范化（ETL流程）

4. 可视化工具

   • Tableau仪表板制作
   • Power BI商业智能
   • Matplotlib/Seaborn
   • 数据故事化呈现技巧

5. 机器学习

   • 监督学习（分类/回归）
   • 无监督学习（聚类/降维）
   • 模型评估指标（AUC/混淆矩阵）
   • 常用算法（决策树/SVM/神经网络）

延伸能力

• 业务领域知识（金融/电商/医疗等）
• A/B测试设计
• 大数据工具（Hadoop/Spark）
• 云计算平台（AWS/GCP数据分析服务）

推荐学习路径：统计学 → Excel → SQL → Python → 机器学习 → 实战项目