正文
HTML+CSS—— 爬虫工具——Python爬虫
HTML+CSS—— JS ——可视化JS
HTML+CSS——SEO——SEM
上面链条是我基于前置知识掌握新知识的关系谱。数据分析涉及的领域很宽广，除了本身扎实的业务背景，还需要瑞士军刀般的技能树，属于T型能力（一专多才）。
比如你看到某个页面跳出率较高。除了常规的分析外，还要检查网络速度，用户弱网环境，是不是HTML页面加载过多，是否使用了缓存，网络DNS如何等。这些知识不会有人教你，但它左右业务结果。
看到这里别怕，虽然要学的多，但是随着学习的加深，很多知识是共通的。就像转化率来源于网站分析，却能用于产品路径，既能升华为桑基图，又能做用户分层。越学到后面，越容易一法通万法通。
其实零基础学习数据分析，最难的门槛不是技能，而是学习动力。我从零培养过数据分析师，从零教过Excel、从零教过SQL、从零教过分析思维、从零教过Python。难点从不在于这些知识，而是你真的想不想学。
不是下载了十几G的资料就是学习，不是关注了很多公众号就是学习。因为十几G的资料最终不会打开，很多公众号最后都是未读。这能说明想学习？零基础太容易无从下手，难以坚持，浅尝则止了。
无从下手，这是不知道学什么，我说过数据分析是一门比较宽广的学科。它既有传统商业分析的方法论，也有数据时代的统计和编程。可它又偏偏是任何岗位任何职业都能用到的技能，绕不过。
学习是很主观的事情，我们从小学开始读到大学，数十年的学生生涯，
最缺漏的能力是主动学习。
中考高考打磨那么多年，很大情况是环境因素逼迫人去学习，本身没有任何学习的驱动力和习惯。大学四年再一度过，可能学习性就消磨殆尽了。
之所以说我们习惯被动学习，是大家都有一道题目做一道题目，只知道公式应用，不需要知晓原理。教材辅导题海战术，内容也不会超纲。整个大的学习环境都是为被动打造。
现在学习数据分析，拿起书籍、打开PDF资料、关注公众号。不会有老师纠正你辅导你，不会有作业鞭策你训练你。也不知道工作中哪个会经常用到，没有练手的数据题目，甚至连网络上的知识质量都难以辨别。
无从下手，对吧，可这才是主动学习。
心态要转变。
零基础学习数据分析，最大的老师只能是自己，不会有任何一篇文章一夜教人成为数据分析师。我带过愿意学习并且成长很快的实习生，也教导过有兴趣但依旧带不出节奏的同事。前者是主动学习，后者是止于兴趣的被动学习。
因为是零基础，所以
才更需要主动性
。数据分析本事是发展很快的行业，几年前会SQL就行，现在得了解些MR和HIVE，过几年SparkSQL也许就是必备，如果想在这一行做的好一些。持续的学习是必须的能力。或者基础不如其他人，至少学习性别输吧。
我也给出我的建议，学习应该是具体为解决某一个问题而设立目标，说透彻点，实战为王。不论是何种职业，一定或多或少能接触数据。先别去分析，而是想，能用这些数据干什么，做一个简单的假设。
我是HR，我的假设就是最近招人越来越困难啦，
我是市场，我的假设就是现在营销成本太高，又没有什么效果。
