如果你从8.1号开始学数据分析，多久能学

那么这里有一条精心规划的学习路径推荐给你：\n-📚 第一阶段：数据分析基石能力\n1⃣ 周：核心工具入门（19小时）\n🔹 第一周：Excel实战（6小时）：数据清洗（去重/分列/筛选）、透视表、VLOOKUP/XLOOKUP、常用函数SUMIFS/COUNTIFS\n🔹 第二周：SQL基础（7小时）：SELECT查询、JOIN连接、聚合函数、分组过滤、子查询\n🔹 第三周：Python入门（6小时）：Pandas数据处理（读取/合并/分组）、Matplotlib基础可视化\n2⃣ 周：进阶分析与统计（12小时）\n🔹 第五周：SQL进阶（5小时）：窗口函数、时间处理、查询优化\n🔹 第六周：统计学基础（4小时）：描述统计、概率分布、假设检验\n🔹 第七周：Python分析库（3小时）：Seaborn可视化、Scipy统计\n📊 第二阶段：商业分析实战\n3⃣ 周：可视化与报告（27小时）\n🔹 第一周：BI工具（7小时）：Power BI/Tableau连接数据源、制作交互看板\n🔹 第二周：分析报告（6小时）：用PPT/BI工具撰写数据报告，故事线设计\n🔹 第三周：Python自动化（4小时）：用Python自动生成报表（cron定时任务）\n🔹 第四至六周：项目实战（10小时）：电商销售分析/用户行为分析（用Kaggle数据集）\n4⃣ 周：求职准备（5小时）\n🔹 第七周：简历优化（3小时）：提炼项目关键词，制作数据作品集链接\n附加：模拟面试（2小时）：练习SQL窗口函数题、业务场景分析题\n🚀 第三阶段：高阶技能深化\n5⃣ 周：大数据与机器学习\n🔹 第一周：Python进阶（6小时）：PySpark基础、Hive SQL原理\n🔹 第二周：特征工程（5小时）：缺失值处理、特征编码、特征选择\n🔹 第三周：模型入门（5小时）：线性回归/逻辑回归实战Scikit-learn\n6⃣ 周：业务驱动分析（14小时）\n🔹 第四周：AB测试（4小时）：实验设计、结果解读用Python计算p值\n🔹 第五六周：行业分析（10小时）：选金融/零售/互联网\n7⃣ 周：求职冲刺（5小时）\n🎯 刷题强化（3小时）\n🎯 作品集部署（2小时）\n#数据分析师 #数据分析转行 #数据分析我在行 #数据分析求职 #数据分析 #数据分析入门 #数据分析学习