如果我对一件事的了解不深、不透，总是浅尝辄止，那我自然体会不到这件事的妙处，也自然不会产生持久的兴趣。如果我能长期坚持去做一件事，一定是这件事带来的丰盈感和满足感超过了我的所有付出，一定是这件事日日夜夜萦绕在我的心头让我欲罢不能，一定是这件事唤起了我内心深处最强烈的兴趣。
Q:如何成为一名很厉害的数据分析师？
丨入门：
如果想要给自己一个不那么痛苦的开始，建议先从一本科普类或者半娱乐性质的书开始看起。这里推荐两本书籍：
《深入浅出数据分析》有案例，有应用，在工作中还可以小试牛刀一下；
《统计学（基本概念和方法）》没有太多生涩的公式和概念，几乎相当于一部统计学的百科全书。以上两本书都看完，入门的部分就已经算是完成了。
丨工具选择：
1.
SQL：对于很多数据分析师，取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事，不管实际需不需要，都会把熟练掌握
SQL这一条写上来。当然，我们这里要学习的
SQL，并不是这么复杂，要学习的只是取数。
2. Excel：包括但不限于数据表格，
数据透视表，Excel
统计分析工具箱，以及一些常用的公式。
3. SPSS：Excel+SPSS，几乎可以完成大部分数据量不太大的分析工作了。而学会SPSS的时间，大约只要SAS的四分之一。
4. SAS、R、
python三者选择一个精通，根据从事的工作和发展方向，选择一门软件进行精通学习。
一个好的分析师不一定什么都会，但是他一定知道自己最该会什么，又可以从哪里找到自己还不会的知识。
丨工具之后：
在入行的最初两三年，数据分析师必须要成为一个熟练的工具使用者。其实从企业的角度讲，企业也并不指望一个刚入行的数据分析师独立完成项目，新人的价值就在于能熟练使用工具，能完成布置下来的任务，这个很重要，是基本功。作为一个数据分析师，不管是在技术部门还是在业务部门，你做的事情要最终产生业务价值，才会让价值最大化，当熟练运用工具之后，尝试用数据去理解和指导业务，你就会发现工具就只是工具，更重要的是思维方式。
两三年之后，你想登上更高的台阶，就要学会如何让数据对业务产生价值，就要学会提出问题。解决具体分析问题的过程就是一个宝贵的学习过程，在具体的任务中，你可以思考，给你布置任务的那个人，他的提问路径是什么？他给你的可能是许多连续的任务，也会把一个任务拆解成许多任务，为什么？通过这种思考你能观察出来他的提问路径，不断地积累自己的感觉，总结出一个「套路」。穷举，抽象，归纳，演绎，不管你是不是在做数据分析师，学会这些高效的做事方法，都会受益匪浅。
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