（在说正事之前，我要推荐一个福利：你还在原价购买阿里云、腾讯云、华为云服务器吗？那太亏啦！来这里，新购、升级、续费都打折，能够为您省60%的钱呢！2核4G企业级云服务器低至69元/年，点击进去看看吧>>>)

经常有刚从事数据分析的职场萌新，问我做数据分析工作要学些什么，应该怎样规划学习路径。我会告诉他：如果你Excel还用的不溜的话，就先学学Excel，当你用Excel处理和分析一些小数据集没有问题的时候（具体表现就是：常用函数公式信手拈来，数据透视表，筛选，排序，图表绘制操作熟练），你就去学习SQL语言，然后用BI去分析去熟悉业务。然后到了一定阶段，你可以上手R或者Python。后面如果你能更进一步，可以去了解一些Spark等大数据框架。

为什么要学习Excel？

首先Excel是我们最常用的数据分析和处理工具，Excel的功能非常丰富，基本可以涵盖我们在之后在其它软件(SQL、BI、Python、R)中要学到的那些功能。

有的人可能会问，既然Excel这么强大，为什么还要学其它的工具？这是因为Excel是通过菜单的形式来进行操作的，很难实现自动化和功能复用，当然你也可以通过VBA来实现，用VBA也就是编程了，不过因为VBA这种语言学会了基本只能在office软件中使用，学习的投入成本和产出收益不成比例，不推荐学习，这是客观原因之一；另外就是Excel在处理比较大的数据集的时候，性能很差，并且经常崩溃。(虽然Excel2013及以上版本宣称可以容纳100+万条记录，但几万条数据就开始卡顿了)。

为什么Excel学完要学SQL？

客观原因是绝大部分数据分析岗都有SQL技能的要求。企业里面为了保证数据的安全性和管理的方便，数据都是统一存放在数据库中，从数据库中提取和查询数据需要使用SQL语言，甚至有的公司就是用SQL语言来做数据分析。

另外一个原因就是即使你先学了其它的工具，比如R，Python，甚至Spark等大数据框架，你会发现你还是得学习SQL。如果你先学习SQL，那么很多概念你都能在学习R，Python，Spark等更加复杂的工具之前弄清楚。对于后面的学习会有帮助。这就好比建房子，都是先打地基，然后一层一层的盖。

SQL语言的学习排在Excel之后，其它工具之前，还有一个很重要的原因就是，SQL可以在一定程度上帮Excel解决大数据集的问题，同时架起一个通往其它工具的桥梁。

关于数据库和SQL的学习，也是分为两篇，前一篇讲数据库以及表的概念。第二篇是SQL语句的掌握和数据库的操作。

一、数据库基础知识

先谈一下我对数据库的理解。数据库顾名思义就是数据的集合，是由一张张数据表组成的。

放在物理实体上，是一堆写在磁盘上的文件，文件中有数据。这些最基础的数据组成了表(table)，我们把它想象成一张Excel的sheet，如下图：