终于有人把数据分析学习路线讲清楚了:从Excel到AI,一套学完!

在整理数据的时候发现人们并不是没有努力，而是学习方法不当：今天学Excel，明天学Python，后天再转到机器学习上去了，结果各种工具都会了，但是工作中仍然不知道该怎样使用。

因此我把自己比较认同的学习路径又整理了一下：首先是了解岗位以及相关的业务知识，然后学习Excel、SQL、PowerBI、Python等技能，之后补充人工智能、大数据、机器学习的知识点，最后通过项目实践和面试来把学到的东西应用到实际工作中去。我认为数据分析最核心的是不能只会使用各种工具，而要能够利用数据来解决实际的问题。

如果你是零基础的话，其实不需要一开始就去学最困难的部分。先打好Excel、SQL以及业务分析的基础，然后逐渐向可视化的方向发展，并且用Python或者Ai来辅助工作，这样学习的效果就会好得多。

现在数据分析师的工作要求也提高了，除了要能够查数据、画图表之外，还要能懂业务、说结论、促决策。工具可以不断更新换代，但是对问题进行分析的方法是不会很快被淘汰掉的，这也是需要我们长久坚持下去的内容。