还在为表格、办公自动化、数据分析头疼？中登进阶指南来了！

最近被我们80后的人刷屏了。张雪峰老师，84年的，没比我大几岁，却已经走完了生命的旅程了。都说我们这一代人是最惨的一代，当我们读小学的时候，读大学不要钱，当我们读大学的时候，读小学不要钱；当我们还没毕业的时候，工作是可以分配的，当我们可以工作的时候，工作要四处寻找了；当我们还没买房的时候，房子便宜或分配的，当我们开始买房的时候，房价蹭蹭涨上天了；当我们没进股市的时候，人人都在挣钱，当进入股市的时候，股市有风险，入市须谨慎了……不仅如此，我们在被裹挟在了科技发展的浪潮之中，从BB机，到大哥大，到小灵通，到手机，到电脑，AI等等，我们这一代人不得不在学习中不断的成长着。孺子尚幼，而双亲已生华发……似乎80后拿到的人生剧本的难度和其他年代的人并不一样。

最近在刷手机的时候不停刷到各种找工作的艰辛，身边也有不少朋友正在经历这个阶段。不仅没有猎头主动联系了，当自己全力以赴想去找一个理想的工作的时候，却往往被告知达不到要求，不适合这个岗位。这里就会迸发出来不甘心，为什么简历HR只看一眼就判定不合适？为什么想要的岗位却得不到？在我和身边的人都经历过同样的事情之后，我决定先沉淀下来，用技能武装自己，或许下一次就能走得更远。

今天给大家分享的是我学习数据分析的过程，分享一些我在学习中用到的书单，踩过的坑，也希望对你能有所帮助。

一、为什么要学习数据分析？

不知道你在工作中有没有遇到过这样的情况，老板说让你做一份竞争对手的分析，分析竞争对手当前业绩变化的原因，订单的增长情况，供应链的稳健性等等，这些的背后，是数据。

你的生活中也会遇到这样的情况，XX平台满100减20，凑单3件还能88折，叠加返券最终到手价仅为XXX. 这些的背后，也是数据。

既然我们生活在一个充满数据的时代中，那么从数据中获取我们需要的信息就变得十分关键。而数据分析，正是帮助我们拨开迷雾，看清真相的最好的帮手。

我之前的工作是跟招投标有关系。在我的日常工作中，经常会做的事情就是阅读招标文件，根据招标文件的内容提技术偏差，准备投标文件等等。如果未能中标，往往还要复盘分析，为什么我们这次没能中标？竞争对手是在价格上有优势还是在技术上有优势？或者客户的关注点在其他方面？之前总是来了工作就直接上手去做，从来没有想过进行一些简单的数据分析，往往老板问的一些问题，如这个月哪个客户的标最多？我们的中标率怎么样？丢标的主要原因有哪些？其他同事靠着对数据敏锐的嗅觉，把一些问题整理好提供给老板，获得了老板的赏识，而我却只能日复一日地重复着之前的工作……

所以功利一点地说，学好数据分析，学会让数据替你说话，能帮你挣到不少的印象分，对工作的帮助也是很大的。

二、从了解基本概念和流程开始

数据分析乍一听似乎是一个很宏大的概念，其实它特别“亲民”，在我们的工作生活中随处可见，因为数据本身也是充斥在我们的周围嘛！工欲善其事必先利其器，我们其实还是有必要了解一下，数据分析是什么，数据分析的流程是怎么样的，有什么样的工具和概念可以使用等等。

这里我推荐两本书，一本是《谁说菜鸟不会数据分析》，由张文霖、刘夏璐、狄松等人编著的，是一本比较适合入门的书。这本书比较有意思的是它打破了一般讲解数据分析的书的刻板印象，不再是以提出概念-->拆解概念-->应用场景分析这样的固有套路来讲解数据分析，而是引入了三个人，要求严格的私企董事牛董，刚入职场的应届毕业生小白和数据分析达人Mr.林，以对话的形式，将数据分析中所牵扯的概念、所使用的工具等展现在读者的面前。

这本书的风格比较轻松，对话的形式比较有新意，初学者不会被枯燥的概念所吓退。不过这样的风格和排版也有劣势，需要针对特定概念做查找的时候只好倒回到目录页，根据目录页的内容再按图索骥，查询到自己想了解的内容。所以它是一本适合作为入门读物的书。

另外一本书是《数据分析师手记》，由刘林、李朝成、饼干哥哥编著的。这本书相比《谁说菜鸟不会数据分析》一书而言就更“刻板”一些，基本上都是提出概念，拆解概念，介绍应用场景这样的模式。不过这本书的结构非常好，从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地、展望这五大板块，将数据分析的72个核心概念进行了讲解。

书中的第4章——《项目落地》值得每个想做数据分析的人好好研读。在这一个章节中介绍了很多我们在实际数据分析过程中所遇到的真实问题，如数据分析的结果该如何落地？数据分析没有思路怎么办？常说的业务场景是什么？如何梳理业务流程等等。建议在阅读这个章节的时候对照自己手头的实际业务，这样就可以对章节表述的内容有更深入的理解。

三、从最熟悉的工具入手——Excel

说起数据分析的工具，其实有一个我们几乎天天都在用，那就是Excel. 经过这么多年的发展，Excel的功能也是越来越强大，越来越完善。我入职第一家公司的时候也是天天和Excel打交道，用Excel统计各项目的配置信息等等。但是当时只是单纯地把Excel作为一个记录项目数据的工具，没有想过如何充分利用Excel的各种功能做数据分析及简化自己的日常工作……

市面上关于Excel的相关书籍很多，今天给大家推荐的是一本我个人觉得非常实用的书《Excel2010数据透视表应用大全》。这本书有一定的年头了，不过书中的知识却没有落伍，在如今的工作和生活之中还是有很强的实用性。

这本书是Excel Home编著的。不知道各位熟悉不熟悉，这个Excel Home是著名的华语Office技术社区、资源站点，微软技术社区联盟成员。现在市面上的很多Excel的技巧教程，都是出自于Excel Home之手。

我推荐的这本书是专门讲解Excel的数据透视表的，非常权威专业，全篇共有20个章节，从创建数据透视表、改变布局、刷新、格式设置、排序和筛选、切片器、项目组合、执行计算等许多方面把数据透视表的知识全面系统地展现在读者的面前。我愿意称它为数据透视表的“圣经”，当遇到跟数据透视表相关的问题的时候，你总能在这本书中找到答案。唯一我觉得美中不足的地方就是这本书的出版时间比较早，所以在新版的Office 365中的一些功能可能在书中并未涉及，不过对于普通人日常工作来说绝对是够用了。当然了，在数据分析的过程中也不可能只用数据透视表，其他一些Excel的技巧和知识也会涉及到，那这就不在这本书介绍的范围之内了。

四、进阶之路——Python+Excel

要说当前最火热的编程语言，Python肯定是有一席之地的。Python语言的入门门槛比较低，语法简洁，又有着极其庞大的第三方库生态，所以在诸多领域中都有着广泛的应用。数据分析当然也不例外。

关于使用Python和Excel做数据分析，我买了两本书，一本书是《Excel+Python飞速搞定数据分析与处理》，作者是瑞士的费利克斯·朱姆斯坦，也是Python的开源库xlwings的创始人。

买这本书的时候我没有细读介绍，其实这本书的目标读者是Excel的高级用户，并且想利用一门现代编程语言突破Excel的极限的读者。很可惜我是一个Excel都用的不是很利索的“半吊子”。不过有一说一，这本书并不是对初学者就不友好了，相反的，书中有很多的篇幅来介绍Python软件的入门，包括软件的安装等等，也会一步一步地引导读者进行设置。书中的第一部分为Python入门，介绍Python的基础知识和软件安装步骤等；第二部分是pandas入门，介绍在数据分析领域里面最常用的库——pandas的具体细节；第三部分是在Excel之外读写Excel文件，介绍了许多用于替代Excel软件直接读取Excel工作表的第三方库；（这么说可能有点绕，简而言之，如果你把Excel的工作簿当成是一个.mp3格式的音乐文件，那么其实有很多不同类型的软件都可以打开这个音乐文件，也就是书中说到的那些能直接读取Excel工作簿内容的Python库）第四部分则是如何利用Python和xlwings来自动化Excel，与刚才不同的是，这些操作是需要基于Excel软件的，而不是像第三部分里面说的直接绕开Excel软件来读写Excel的工作簿。xlwings作为Python的库，在处理复杂数据运算方面具有压倒性优势。最佳实践是将数据从 Excel 一次性读入 Python 的内存中，利用 pandas 的向量化操作进行高效处理，最后再将结果写回 Excel，这比 VBA 逐行处理要快得多。第四部分就是在告诉我们这个工具如何使用。

我购买的另外一本书是张俊红所著的《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》。

我个人觉得这本书比上一本书更适合职场人士，尤其是对VBA和Python都不算很熟悉的职场人士。这本书的第一部分也是Python基础，从Python的基础知识，到软件安装等的全部内容也都包含在内了。初学者如果跟着一步步操作也能很容易上手。第二部分叫做格式设置，这里面就详细阐述了如何用Python的库和程序脚本来实现我们在Excel软件中熟悉的各种功能，如创建工作簿、字体设置、单元格设置、数据查找和替换等等。第三部分则是函数，详细列举了如何使用Python来实现Excel的函数计算，如逻辑函数、文本函数、日期和时间函数、数学和三角函数等等。第四部分则是自动化报表，讲述了如何利用Python绘制Excel图表、如何对Excel文件进行批量操作，还有如何针对特定的工作场景，如当日指标同/环比情况的Python代码实现等。

鉴于现在AI工具已经非常发达，其实我们在看这部分内容的时候不用拘泥于形式，如果觉得自己想扎实掌握，那么跟着书中的例子去敲代码，去实践也没问题。但是个人觉得更好的一条路是通过看书学习里面不同场景下的问题处理方法，然后把处理问题的方法学会，在工作中遇到类似问题的时候，可以把代码执行部分让AI帮忙处理，只需要自己描述清楚需求即可。

五、报表可视化——让你的工作被看见

在我们日常工作中大家或许经常遇到这样的情况，就是不管自己做的多好，最终的功劳可能都被汇报的人给拿走了。数据分析这件事情其实也是同理。如果我们只停留在数据处理和分析，而忽略了数据展示部分的话，那即便你的工作做得再细致，领导们可能也不会花时间和精力多关注一下。所以如何将数据分析结果可视化呈现，这也是数据分析工作中非常重要的一环。

报表的可视化根据所使用工具的不同也会有较大的差异。其实Excel本身就提供了很多图表工具，可以很方便地将我们的数据分析结果展示出来。这两年我在外企工作，发现去深究如何在Excel中创建样式繁复的图表的人很少，很多人会把时间和精力花在如何创建PowerBI的报表上。

Power BI是微软公司开发的商业智能工具集合，由Power BI Desktop桌面应用、云端服务及移动端应用组成，该工具可连接Excel表格、本地数据库及云端数据源，通过自动化数据清洗建模和拖拽式界面创建交互式可视化报表与仪表板，是外企牛马们最喜欢的汇报工具之一。

关于PowerBI报表，我购买了一本雷元所著的《商业智能数据分析》。

这本书从商业智能的基础知识开始讲起，然后又介绍了Power BI和Tableau建模的相关内容，最后还对企业级应用做了一些介绍。

不过说实话这本书对初学者可能并不算特别友好，因为PowerBI的使用过程中牵扯到很多的细节，如数据表、模型，表和表之间的关系等等，这些内容在这本书里只是一笔带过，应该是作者默认读这本书的读者应该具备这些基础知识，包括DAX语言等等。但是这本书中处理问题的思路是值得我们好好学习研究的。书中也有一些案例，例如如何做销售预测分析、如何做财务报表分析等等，对于我们的日常工作也会有所帮助。

对于刚入门PowerBI的初学者，个人更推荐《PowerBI数据可视化从入门到实战》这本书。这本书在我近期的采购书单上，我还没有买回来，但是看其书籍的介绍可以看出它的目标读者是PowerBI的初学者，里面会有详细的步骤一步一步讲解如何搭建自己的数据看板，个人觉得如果有这方面的需求的话可以买这本书看一下。

另外如果想在PowerBI的方向上走得更远，推荐大家看《DAX权威指南》这一本书，书中详细介绍了被广泛应用在Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)和Microsoft Pivot for Excel中的编程语言——DAX(Data Analysis eXpressions，即数据分析表达式），这本书会对理解数据模型及如何按自己的想法在PowerBI搭建数据看板很有帮助。

七、写在最后

我不是一名专业的数据分析师，我所记录的是我认为我的工作中能用到的数据分析的知识和工具，我在这条路上慢慢学习摸索着。作为一名80后的“中登”，我觉得掌握一些技能会更好地帮助我们应对生活中的各种变化，数据分析是我的一个探索方向。我并不是专业人士，也没有涉及更多例如SQL Server，数据仓库、数据湖等更复杂的应用和分析。AI的浪潮正在席卷全球，我们这一代人可能会遇到之前从未有过的“危机”——被人工智能所取代，但现在说躺平可能为时过早，进击吧中年人，毕竟我们退无可退。

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