最近经常收到小伙伴们的留言：做数据分析要精通Python吗？ 今天们就来好好盘一盘这个话题。

0基础想入门的小伙伴，如果你决定学习数据分析，却没有编程经验，那么这篇内容会非常适合你，让你的困惑得以解决。

要学习数据分析，Excel、SQL、Python是我们必须学习使用的工具。而对于没有编程基础的初学者来说，在一听到要学习编程语言时，可能会产生这样的疑惑：难道入门数据分析还得先成为一名软件开发人员吗？

当然不是。

很多人对用Python进行数据分析有这样的误解：我必须得精通Python编程才能做好数据分析。于是报了Python入门课程，买了若干本Python编程书籍，完成小的软件项目来学习Python……就这样过了三个月，码代码很快乐，但是你会发现，这样下去自己就要往Python开发人员方向走，而非Python数据分析人员。

事实上，完全没必要非常精通Python，你只需要在入门的基础上，学好4个数据分析的Python库即可解决数据分析问题。

Numpy：

Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

Pandas：

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。

Matplotlib：

Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。

Scikit-learn：

Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

在大部分的课程宣传中，Python 是数据分析必备法宝，但这其实是个误区。 这个误区是因为没有以目标岗位为主，同时没有咨询在职的数据分析师朋友。

其实大多数数据分析师在实际工作中应用Excel 、SQL比较多，尤其是初级的岗位。而中高级的岗位，初学或者转行最开始是进不去的，那么我们学习数据分析首先就是为了入行，然后再职场升级，Python一般在职场升级时是加分项。想要入行，有SQL、Excel基础一定是非常重要的前提，特别是Excel，对于刚入门的小伙伴们来说学习起来很友好，所以我们入门的工具务必以Excel、SQL为主！

基础很重要，入门很重要，但90%的人在面试时不通过的原因，就在于对业务的理解不够。

为什么？请看招聘JD：

所有红框标注的都是业务，数据分析技能只是辅助工具，真正的数据分析是要建立在充分理解业务的基础上，用数据分析驱动业务发展，如果只会技能就只能当个取数工具啦！

工具的使用是需要理论来指导，所以，学习数据分析，理论基础非常重要。

• 最基础的理论是统计学： 需要明确数据准确性，基本的归回分析、相关分析、聚类分析等内容。
• 数据分析常用分析and思维方法： 金字塔原理、决策树、指标体系认知等。
• 对于用户属性的认知，常用的用户分析理论： 用户画像、用户行为路径、用户生命周期等。
• 对于产品的认知 ：产品优化方式，埋点知识等。
• 对于所应用行业业务的认知： 比如零售领域，动销率是什么，动销率的变化，会受什么影响等。
• …

工具的使用熟练程度，决定了基础，这个基础是做数据分析的门槛，也就是如果工具掌握了，那么让你做什么你能做，但是给你一个问题让你解决，你可能会无从下手，因为对这个问题的理论、业务层面的认知不够深入。

所以，想要系统全面的掌握数据分析知识，理论、技能、业务、实战一个都不能少。