如何快速掌握数据分析与数据挖掘？

做数据分析最重要的还是本身的逻辑能力和是否有统计学的基础。

数据分析师需要什么技能：

数据分析技能、统计学基础、计算机技能、设计／审美、商业理论、管理学、市场营销、销售、宏观经济学

这里就先推荐一些入门类的书籍吧。

1、统计基础（《深入浅出统计学》、《商务与经济统计（第12版）》）

2、分析理论和Excel（《谁说菜鸟不会数据分析》）

3、SQL（《SQL必知必会》还有MySQL的官方教程）

4、Python）随便一本入门教材 + 《利用Python进行数据分析》、《Python科学计算》

5、R语言技能（《Learning R》、《R语言实战》）

需要用到的工具／软件：

数据库软件：SQL server；mysql；access；Hadoop；hive

数据分析&挖掘软件：excel；spss；modeler；Matlab；SAS；R语言；python

数据可视化：power BI；tableau

然后说说数据分析这个行业的发展前景：

2016年互联网广告的交易金额是5910亿, 足够每年买下15个JP Morgan，交易量还在保持飞速增长。麦肯锡全球报告预计2018年美国将有290万工作需要数据分析能力，多数薪资在10万美金以上。

如此大的交易体量，意味着什么？就单单拿亚马逊 Amazon来说，他们宣布在未来3年纽约办公室会开放至少2000个工作岗位，平均薪资在10万美金以上，这其中将会需要大量市场营销和数据分析人才，致力于亚马逊广告科技和时尚新零售的进一步增长。

但是很多人不知道这个高薪行业的崛起，更不了解 Google，Facebook，Amazon，腾讯， 阿里巴巴等广告科技生态链里的名企中，衍生出很多和数据相关的新兴工作。如Programmatic Buying，Search Engine Marketing，Paid Social，Business Analytics，Business Intelligence，Data Analytics，Data Science。这些新型的职位，有着大量的空缺岗位正在招人。

我可以毫不客气地说，传统的广告投放时代已经过去了，如今更多转移到了互联网广告的交易和优化。很多人不了解这个高薪行业的崛起，更不了解FLAG(Facebook, LinkedIn, Amazon, Google)这些互联网巨头和Spotify, Uber, Airbnb, Grubhub等这些高速增长的科技公司，对数据相关的人才有着巨大需求。

CNBC发布了产品经理，产品营销以及数据科学这3 个就业方向，平均年薪都在10万美金以上， 很多资深 从业者爆料这只是基本的，多数公司可以给到12-15 万美金工资，加上股票和期权，比如像这两年市值翻了N倍的亚马逊家甚至硅谷一些疯狂发展的创业科技公司，不少从事数字营销（Digital Marketing）, 产品 设计（Product Design）, 商业智能分析（Business Intelligence）, Data Science（数据科学）的90后的薪资待遇都接近20万美金。

作者：爱我的程序人生
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