数据分析进阶：从Anaconda开启分析之路
很多小伙伴都表示：什么？用好Excel就可以做这年头最炫酷的人力资本分析师？这和我想象中的完全不一样啊！怎么着……也得写写代码才够逼格吧？好的，今天就满足你们想要写代码的愿望。
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小白如我应该学习什么？
相信不少对数据分析有兴趣的小伙伴都看到过下面这张数据分析师技术学习路线图：
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这个图真的是让人看完之后一秒劝退，要学的东西实在是太多了，完全不知道应该从哪里下手啊有木有！
确实如此，身处一个VUCA时代，数据分析师这个职位可能是“复合型人才”这个词的最好诠释，做一个合格数据分析师（特别是BA），最起码应该：
懂业务——有充足的业务专业知识背景
懂技术——各种分析软件灵活应用
懂研究——统计理论、定性定量研究方法必须了解
懂审美——PPT要好看，图表要好看
懂写作——写报告文字功底要到位
高情商——提建议领导能听得进去
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软技能先不说了，单单说需要学什么软件就会让人崩溃：Excel、PowerPoint、PS、Tableau、R、SAS、Matlab、Python、Echarts、SPSS、SQL、Hadoop、Hive……等等等等
所以，从哪里开始下手学习成了很多小白小伙伴最最头疼的问题——我应该去Python还是应该去学R？
笔者从2014年开始接触R和Python，因为还在上学，在毫无目的的情况下两个都学了些。相比之下，个人认为R比Python更加容易上手一些，但是长远来看Python的应用场景会广泛一些。
如果完全小白没啥基础的话，多数大佬都建议从Python开始入手，个人体验是Python相比起R对中文要友好一些，但是R在做统计分析的时候是真的好用啊！基本熟悉了R之后，感觉SPSS都麻烦，不灵活。
安装劝退？姿势不对吧
先说一个结论，选择Anaconda数据科学套件将会是你“⼊坑”数据分析的一条捷径：不管你是想学Python还是想学R，下载一个Anaconda就可以啦。
个人觉得R的安装还好一些，Python的安装真的是，一个报错套着一个报错，即使靠着⽹络上诸位“⼤神”的指示稀⾥糊涂地解决问题，也会耗费一定的时间。当然，如果你觉得Python的安装已经够麻烦了的，还是不要了解坑爹的MySQL本地计算机的安装了。原本⾼涨的学习热情也因此冷却了⼤半，还真的是“Python从⼊⻔到放弃”了。
Lifte is too shrot , you need Python
————Bruce Eckel
Anaconda号称是最受欢迎的Python和R数据分析集成环境。安装起来和一般的软件差别不大，真的是soo easy，简直就是小白入坑的福音。
直接搜索一下Anaconda进入官网就可以啦~
网址也比较好记
点击右上角的Download，然后选择自己需要的版本，推荐使用Python3的版本，因为Python2的版本官方宣布只运营维护到2020年。不过装错版本啥的也无所谓啦~Anaconda最值得一提的还是环境管理功能，通过环境管理，我们可以很方便地进行Python版本的切换。
如果觉得官网下载实在是太太太太太慢了（说实话是真的慢）的话可以考虑后台回复Anaconda获得百度盘链接获取。
下载好之后就是很常规的软件安装过程啦，跟着提示一步一步地去做就可以啦~
特别需要强调一下，在安装路径的选择的时候，路径中最好不要包含中⽂、空格或其他⾮英语常⽤字符，否则后续的使⽤中有可能会遇到一些摸不着头脑的问题。还有，不要安装在C盘里，毕竟这个软件并不小，而C盘这个动不动就满了的小婊砸满了的话电脑会变慢。
在安装的时候可能会遇到这么一个选项：
不想再装一遍截图就随手盗了一个截图
第一个√一般不建议选上，第二个√可以按情况选择，小白党建议用默认的就行了。
Anaconda功能简介
安装完成后在菜单中的Anaconda文件夹中可以看到这样一些东西：
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我们首先打开Anaconda Navigator，可以看到这样8个应用：
Navigtor和Prompt都是可⽤来管理环境和⼯具包的应⽤,小白的话主要看Navigator就可以啦Prompt更适合编程大佬使用，小白还是不适合
感兴趣的小伙伴可以自行探索探索，具体的使用，下周再讲啦~
本文系原创，首次发布于微信公众号：HR大数据
