1. sql查询分析器怎么用
查询分析器左边的对象资源管理器，右键可以创建对象（不需要写代码），查看用户对象和系统对象，可以创建脚本，可以执行任务（分离，脱机，备份，还原数据库等等）。
而查询分析窗口可以写入SQL数据库支持的各种SQL语句，T-SQL语句，嵌入式编程语句来执行数据定义、数据操纵、数据查询、数据控制等语句，创建修改删除数据库对象（表，视图，索引，触发器）。窗口上面有分析和执行按钮，可以分析语句，执行语句。
窗口下面还显示语句执行结果，以及系统提示等等。
自己多摸索就好了。
网络的数据库真迟钝，答案都采纳了，我这还能提交，坑爹…
2. 怎么用SQL
掌握SQL四条最基本的数据操作语句：Insert，Select，Update和Delete。
练掌握SQL是数据库用户的宝贵财 富。掌握四条最基本的数据操作语句—SQL的核心功能—来依次介绍比较操作符、选择断言以及三值逻辑。当你完成这些学习后，显然你已经开始算是精通SQL了。
在我们开始之前，先使用CREATE TABLE语句来创建一个表（如图1所示）。DDL语句对数据库对象如表、列和视进行定义。它们并不对表中的行进行处理，这是因为DDL语句并不处理数据库中实际的数据。这些工作由另一类SQL语句—数据操作语言（DML）语句进行处理。
SQL中有四种基本的DML操作：INSERT，SELECT，UPDATE和DELETE。由于这是大多数SQL用户经常用到的，我们有必要在此对它们进行一一说明。在图1中我们给出了一个名为EMPLOYEES的表。其中的每一行对应一个特定的雇员记录。请熟悉这张表，我们在后面的例子中将要用到它。
INSERT语句
用户可以用INSERT语句将一行记录插入到指定的一个表中。例如，要将雇员John Smith的记录插入到本例的表中，可以使用如下语句：
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Smith','John','1980-06-10',
'Los Angles',16,45000);
通过这样的INSERT语句，系统将试着将这些值填入到相应的列中。这些列按照我们创建表时定义的顺序排列。在本例中，第一个值“Smith”将填到第一个列LAST_NAME中；第二个值“John”将填到第二列FIRST_NAME中……以此类推。
我们说过系统会“试着”将值填入，除了执行规则之外它还要进行类型检查。如果类型不符（如将一个字符串填入到类型为数字的列中），系统将拒绝这一次操作并返回一个错误信息。
如果SQL拒绝了你所填入的一列值，语句中其他各列的值也不会填入。这是因为SQL提供对事务的支持。一次事务将数据库从一种一致性转移到另一种一致性。如果事务的某一部分失败，则整个事务都会失败，系统将会被恢复（或称之为回退）到此事务之前的状态。
回到原来的INSERT的例子，请注意所有的整形十进制数都不需要用单引号引起来，而字符串和日期类型的值都要用单引号来区别。为了增加可读性而在数字间插入逗号将会引起错误。记住，在SQL中逗号是元素的分隔符。
同样要注意输入文字值时要使用单引号。双引号用来封装限界标识符。
对于日期类型，我们必须使用SQL标准日期格式（yyyy-mm-dd），但是在系统中可以进行定义，以接受其他的格式。当然，2000年临近，请你最好还是使用四位来表示年份。
既然你已经理解了INSERT语句是怎样工作的了，让我们转到EMPLOYEES表中的其他部分：
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Bunyan','Paul','1970-07-04',
'Boston',12,70000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('John','Adams','1992-01-21',
'Boston',20,100000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Smith','Pocahontas','1976-04-06',
'Los Angles',12,100000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Smith','Bessie','1940-05-02',
'Boston',5,200000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Jones','Davy','1970-10-10',
'Boston',8,45000);
INSERT INTO EMPLOYEES VALUES
('Jones','Indiana','1992-02-01',
'Chicago',NULL,NULL);
在最后一项中，我们不知道Jones先生的工薪级别和年薪，所以我们输入NULL（不要引号）。NULL是SQL中的一种特殊情况，我们以后将进行详细的讨论。现在我们只需认为NULL表示一种未知的值。
有时，像我们刚才所讨论的情况，我们可能希望对某一些而不是全部的列进行赋值。除了对要省略的列输入NULL外，还可以采用另外一种INSERT语句，如下：
INSERT INTO EMPLOYEES(
FIRST_NAME, LAST_NAME,
HIRE_DATE, BRANCH_OFFICE)
VALUE(
'Indiana','Jones',
'1992-02-01','Indianapolis');
这样，我们先在表名之后列出一系列列名。未列出的列中将自动填入缺省值，如果没有设置缺省值则填入NULL。请注意我们改变了列的顺序，而值的顺序要对应新的列的顺序。如果该语句中省略了FIRST_NAME和LAST_NAME项（这两项规定不能为空），SQL操作将失败。
让我们来看一看上述INSERT语句的语法图：
INSERT INTO table
[(column { ,column})]
VALUES
(columnvalue [{,columnvalue}]);
和前一篇文章中一样，我们用方括号来表示可选项，大括号表示可以重复任意次数的项（不能在实际的SQL语句中使用这些特殊字符）。VALUE子句和可选的列名列表中必须使用圆括号。
SELECT语句
SELECT语句可以从一个或多个表中选取特定的行和列。因为查询和检索数据是数据库管理中最重要的功能，所以SELECT语句在SQL中是工作量最大的部分。实际上，仅仅是访问数据库来分析数据并生成报表的人可以对其他SQL语句一窍不通。
SELECT语句的结果通常是生成另外一个表。在执行过程中系统根据用户的标准从数据库中选出匹配的行和列，并将结果放到临时的表中。在直接SQL（direct SQL）中，它将结果显示在终端的显示屏上，或者将结果送到打印机或文件中。也可以结合其他SQL语句来将结果放到一个已知名称的表中。
SELECT语句功能强大。虽然表面上看来它只用来完成本文第一部分中提到的关系代数运算“选择”（或称“限制”），但实际上它也可以完成其他两种关系运算—“投影”和“连接”，SELECT语句还可以完成聚合计算并对数据进行排序。
SELECT语句最简单的语法如下：
SELECT columns FROM tables;
当我们以这种形式执行一条SELECT语句时，系统返回由所选择的列以及用户选择的表中所有指定的行组成的一个结果表。这就是实现关系投影运算的一个形式。
让我们看一下使用图1中EMPLOYEES表的一些例子（这个表是我们以后所有SELECT语句实例都要使用的。而我们在图2和图3中给出了查询的实际结果。我们将在其他的例子中使用这些结果）。
假设你想查看雇员工作部门的列表。那下面就是你所需要编写的SQL查询：
SELECT BRANCH_OFFICE FROM EMPLOYEES;
以上SELECT语句的执行将产生如图2中表2所示的结果。
由于我们在SELECT语句中只指定了一个列，所以我们的结果表中也只有一个列。注意结果表中具有重复的行，这是因为有多个雇员在同一部门工作（记住SQL从所选的所有行中将值返回）。要消除结果中的重复行，只要在SELECT语句中加上DISTINCT子句：
SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICE
FROM EMPLOYEES;
这次查询的结果如表3所示。
现在已经消除了重复的行，但结果并不是按照顺序排列的。如果你希望以字母表顺序将结果列出又该怎么做呢？只要使用ORDER BY子句就可以按照升序或降序来排列结果：
SELECT DISTINCT BRANCH_OFFICE
FROM EMPLOYEES
ORDER BY BRANCH_OFFICE ASC;
这一查询的结果如表4所示。请注意在ORDER BY之后是如何放置列名BRANCH _OFFICE的，这就是我们想要对其进行排序的列。为什么即使是结果表中只有一个列时我们也必须指出列名呢？这是因为我们还能够按照表中其他列进行排序，即使它们并不显示出来。列名BRANCH_ OFFICE之后的关键字ASC表示按照升序排列。如果你希望以降序排列，那么可以用关键字DESC。
同样我们应该指出ORDER BY子句只将临时表中的结果进行排序；并不影响原来的表。
假设我们希望得到按部门排序并从工资最高的雇员到工资最低的雇员排列的列表。除了工资括号中的内容，我们还希望看到按照聘用时间从最近聘用的雇员开始列出的列表。以下是你将要用到的语句：
SELECT BRANCH_OFFICE,FIRST_NAME,
LAST_NAME,SALARY,HIRE_DATE
FROM EMPLOYEES
ORDER BY SALARY DESC,
HIRE_DATE DESC;
这里我们进行了多列的选择和排序。排序的优先级由语句中的列名顺序所决定。SQL将先对列出的第一个列进行排序。如果在第一个列中出现了重复的行时，这些行将被按照第二列进行排序，如果在第二列中又出现了重复的行时，这些行又将被按照第三列进行排序……如此类推。这次查询的结果如表5所示。
将一个很长的表中的所有列名写出来是一件相当麻烦的事，所以SQL允许在选择表中所有的列时使用*号：
SELECT * FROM EMPLOYEES;
这次查询返回整个EMPLOYEES表，如表1所示。
下面我们对开始时给出的SELECT语句的语法进行一下更新（竖直线表示一个可选项，允许在其中选择一项。）：
SELECT [DISTINCT]
(column [{, columns}])| *
FROM table [ {, table}]
[ORDER BY column [ASC] | DESC
[ {, column [ASC] | DESC }]];
定义选择标准
在我们目前所介绍的SELECT语句中，我们对结果表中的列作出了选择但返回的是表中所有的行。让我们看一下如何对SELECT语句进行限制使得它只返回希望得到的行：
SELECT columns FROM tables [WHERE predicates];
WHERE子句对条件进行了设置，只有满足条件的行才被包括到结果表中。这些条件由断言（predicate）进行指定（断言指出了关于某件事情的一种可能的事实）。如果该断言对于某个给定的行成立，该行将被包括到结果表中，否则该行被忽略。在SQL语句中断言通常通过比较来表示。例如，假如你需要查询所有姓为Jones的职员，则可以使用以下SELECT语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE LAST_NAME = 'Jones';
LAST_NAME = 'Jones'部分就是断言。在执行该语句时，SQL将每一行的LAST_NAME列与“Jones”进行比较。如果某一职员的姓为“Jones”，即断言成立，该职员的信息将被包括到结果表中（见表6）。
使用最多的六种比较
我们上例中的断言包括一种基于“等值”的比较（LAST_NAME = 'Jones'），但是SQL断言还可以包含其他几种类型的比较。其中最常用的为：
等于 =
不等于 <>
小于 <
大于 >
小于或等于 <=
大于或等于 >=
下面给出了不是基于等值比较的一个例子：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE SALARY > 50000;
这一查询将返回年薪高于$50,000.00的职员（参见表7）。
逻辑连接符
有时我们需要定义一条不止一种断言的SELECT语句。举例来说，如果你仅仅想查看Davy Jones的信息的话，表6中的结果将是不正确的。为了进一步定义一个WHERE子句，用户可以使用逻辑连接符AND，OR和NOT。为了只得到职员Davy Jones的记录，用户可以输入如下语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE LAST_NAME = 'Jones' AND FIRST_NAME = 'Davy';
在本例中，我们通过逻辑连接符AND将两个断言连接起来。只有两个断言都满足时整个表达式才会满足。如果用户需要定义一个SELECT语句来使得当其中任何一项成立就满足条件时，可以使用OR连接符：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE LAST_NAME = 'Jones' OR LAST_NAME = 'Smith';
有时定义一个断言的最好方法是通过相反的描述来说明。如果你想要查看除了Boston办事处的职员以外的其他所有职员的信息时，你可以进行如下的查询：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE NOT(BRANCH_OFFICE = 'Boston');
关键字NOT后面跟着用圆括号括起来的比较表达式。其结果是对结果取否定。如果某一职员所在部门的办事处在Boston，括号内的表达式返回true，但是NOT操作符将该值取反，所以该行将不被选中。
断言可以与其他的断言嵌套使用。为了保证它们以正确的顺序进行求值，可以用括号将它们括起来：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE (LAST_NAME = 'Jones'
AND FIRST_NAME = 'Indiana')
OR (LAST_NAME = 'Smith'
AND FIRST_NAME = 'Bessie');
SQL沿用数学上标准的表达式求值的约定—圆括号内的表达式将最先进行求值，其他表达式将从左到右进行求值。
以上对逻辑连接符进行了说明，在对下面的内容进行说明之前，我们再一次对SELECT语句的语法进行更新：
SELECT [DISTINCT]
(column [{, column } ] )| *
FROM table [ { , table} ]
[ORDER BY column [ASC] | [DESC
[{ , column [ASC] | [DESC } ] ]
WHERE predicate [ { logical-connector predicate } ];
NULL和三值逻辑
在SQL中NULL是一个复杂的话题，关于NULL的详细描述更适合于在SQL的高级教程而不是现在的入门教程中进行介绍。但由于NULL需要进行特殊处理，并且你也很可能会遇到它，所以我们还是简略地进行一下说明。
首先，在断言中进行NULL判断时需要特殊的语法。例如，如果用户需要显示所有年薪未知的职员的全部信息，用户可以使用如下SELECT语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE SALARY IS NULL;
相反，如果用户需要所有已知年薪数据的职员的信息，你可以使用以下语句：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE SALARY IS NOT NULL;
请注意我们在列名之后使用了关键字IS NULL或IS NOT NULL，而不是标准的比较形式：COLUMN = NULL、COLUMN <> NULL或是逻辑操作符NOT（NULL）。
这种形式相当简单。但当你不明确地测试NULL（而它们确实存在）时，事情会变得很混乱。
例如，回过头来看我们图1中的EM-PLOYEES表，可以看到Indiana Jones的工薪等级或年薪值都是未知的。这两个列都包含NULL。可以想象运行如下的查询：
SELECT * FROM EMPLOYEES
WHERE GRADE <= SALARY;
此时，Indiana Jones应该出现在结果表中。因为NULL都是相等的，所以可以想象它们是能够通过GRADE小于等于SALARY的检查的。这其实是一个毫无疑义的查询，但是并没有关系。SQL允许进行这样的比较，只要两个列都是数字类型的。然而，Indiana Jones并没有出现在查询的结果中，为什么？
正如我们早先提到过的，NULL表示未知的值（而不是象某些人所想象的那样表示一个为NULL的值）。对于SQL来说意味着这个值是未知的，而只要这个值为未知，就不能将其与其他值比较（即使其他值也是NULL）。所以SQL允许除了在true 和false之外还有第三种类型的真值，称之为“非确定”（unknown）值。
如果比较的两边都是NULL，整个断言就被认为是非确定的。将一个非确定断言取反或使用AND或OR与其他断言进行合并之后，其结果仍是非确定的。由于结果表中只包括断言值为“真”的行，所以NULL不可能满足该检查。从而需要使用特殊的操作符IS NULL和IS NOT NULL。
UPDATE语句
UPDATE语句允许用户在已知的表中对现有的行进行修改。
例如，我们刚刚发现Indiana Jones的等级为16，工资为$40,000.00，我们可以通过下面的SQL语句对数据库进行更新（并清除那些烦人的NULL）。
UPDATE EMPLOYEES
SET GRADE = 16, SALARY = 40000
WHERE FIRST_NAME = 'Indiana'
AND LAST_NAME = 'Jones';
上面的例子说明了一个单行更新，但是UPDATE语句可以对多行进行操作。满足WHERE条件的所有行都将被更新。如果，你想让Boston办事处中的所有职员搬到New York，你可以使用如下语句：
UPDATE EMPLOYEES
SET BRANCH_OFFICE = 'New York'
WHERE BRANCH_OFFICE = 'Boston';
如果忽略WHERE子句,表中所有行中的部门值都将被更新为'New York'。
UPDATE语句的语法流图如下面所示：
UPDATE table
SET column = value [{, column = value}]
[ WHERE predicate [ { logical-connector predicate}]];
DELETE语句
DELETE语句用来删除已知表中的行。如同UPDATE语句中一样，所有满足WHERE子句中条件的行都将被删除。由于SQL中没有UNDO语句或是“你确认删除吗？”之类的警告，在执行这条语句时千万要小心。如果决定取消Los Angeles办事处并解雇办事处的所有职员，这一卑鄙的工作可以由以下这条语句来实现：
DELETE FROM EMPLOYEES
WHERE BRANCH_OFFICE = 'Los Angeles';
如同UPDATE语句中一样，省略WHERE子句将使得操作施加到表中所有的行。
DELETE语句的语法流图如下面所示：
DELETE FROM table
[WHERE predicate [ { logical-connector predicate} ] ];
现在我们完成了数据操作语言（DML）的主要语句的介绍。我们并没有对SQL能完成的所有功能进行说明。SQL还提供了许多的功能，如求平均值、求和以及其他对表中数据的计算，此外SQL还能完成从多个表中进行查询（多表查询，或称之为连接）的工作。这种语言还允许你使用GRANT和REVOKE命令控制使用者的数据访问权限
3. 用SQL做简单数据分析（入门级）
你要的分析功能已经有智能分析的要求了
这超出了sql现有的功能 ，只用sql语句是无法直接打到这种分析的
4. 如何七周成为数据分析师：SQL，从入门到熟练
数据分析师职位要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
1、态度严谨负责
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。
5. 请问大家sql数据库视频教程哪种比较好小弟谢了!
以我看，哪一个都不好。还是看书吧。而且看书时也不要从头看到尾，先看企业管理器与SQL语法(查询分析器)。这两个是学了就能用，并且能明确看到操作结果的。SQL语法也是先学SELECT 和视图，然后是UPDATE，DELETE，INSERT，最后是存储过程。至于触发器，在很长一段时间内都不用学，至少是不用深入掌握。第三步学会事件探查器的使用。好了，你的水平已经很高了，把主要精力用在其他方面吧。至少我认识的一些月薪5000干编程的人，在数据库方面也就这水平。也想拿的更多，也不是数据库水平高就可以的了。
6. 如何在EXCEL中使用SQL进行数据处理与分析
方法一：利用Microsoft Query使用SQL语句
7. 数据分析过程如果用SQL语句进行统计如何实现
方法和详细的操作步骤如下：
1、第一步，创建一个测试表，详细代码见下图，转到下面的步骤。
8. 怎么分析一个sql数据库中的表格
两种方式，一种是直接在sqlserver的列表中找到，另一种用写语句的方式查询。
方法一：
1、登陆SQL SERVER Manager Studio。
2、在左边的树找到自己要查询的数据库。如图：
3、点击“表”，就能看到这个库中的所有表了。
9. sql server 2012 里面的sql server data tools怎么使用求使用教程，如何分析自己的数据。
楼主好，我当前就在做这方面的工作。其实楼主理解的略有偏差，这个东西只是个工具，用于实现的功能是商务只能分析相关的模块功能，提供数据整合，数据分析，数据挖掘，报表开发等一系列相关功能，建立不同的项目，会有不同的使用规则，而并不是只有单一的使用规则的。要实现数据分析，首先需要学会SSIS模块数据仓库建立，数据的整合---ETL（也就是数据的抽取，转换，加载。实现的是数据规范化和清洗无用数据），接下来是SSAS，多维数据库的建立，然后是SSRS，可视化报表开发，接下来才是数据挖掘与数据分析。这些所有的项目组成了数据分析模块。每个地方的使用方式和方法都是不固定的，比如ETL的组件使用，SSRS的报表数据集建立等等，都是不相同的。如果楼主想完全学习数据分析模块的东西，我推荐你可以去天善智能上面看看相关的课程，有些是免费的，有些是花钱的。我经常在上面一些课程。有问题可以追问哈。
10. 想学习数据分析，有哪些书籍或资料参考学习
入门数据分析类
师父领进门，修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍，也是检验自己是否真的喜欢数据分析。
从0到1:《深入浅出数据分析》
为什么是它？借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书！”
01 内容简介
以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
02 推荐理由
书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼，这本书与现实世界紧密互动，让你不再只有枯燥的理论，并且将知识图形化，复杂的概念简单化。
经典小黄书：《谁说菜鸟不会数据分析》
是本很好的书，但看过之后，这本书就真一文不值了。
01 内容简介
很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。
02 推荐理由
数据分析的入门极品，但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读，颇有醍醐灌顶之感。
分析工具类
与数据分析相关的工具非常之多，我们常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他们，直接在哔哩哔哩搜索聚数云海，即可找到相关优质课程。
1.Excel
大家常说的Excel，但是不要以为你很会Excel！Excel是所有职场人必备的办公软件。Excel功能非常强大，在数据量不是很大的情况下，基本上都能用Excel实现数据分析。推荐如下书籍：
《Excel高效办公数据处理与分析》
01 内容简介
根据现代企业决策和管理工作的主要特点，从实际应用出发，介绍了Excel强大的数据处理与分析功能在企业决策和管理工作中的具体应用。
02 推荐理由
本书同时提供了大量需要你做的实例，学而不练是不存在的！
《别怕，Excel函数其实很简单》
01 内容简介
《别怕，Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例，介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧,还介绍了数据的科学管理方法，以避免从数据源头就产生问题。
02 推荐理由
适合希望提高办公效率的职场人士，特别是经常需要处理分析大量数据并制作统计报表的相关人员，以及相关专业的高校师生阅读,小白需谨慎！
2. SQL
SQL是数据分析的基础，是想要学会数据分析能力的必备技能。那这里我只给大家介绍三本书，第一本书零基础入门，第二是进阶，第三本是SQL中的字典，话不多说，我们直接上架。
《SQL基础教程》
01 推荐理由
介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。
本书107张图表+209段代码+88个法则，是零基础进阶人士必备！
SQL进阶：《SQL进阶教程》
01 推荐理由
本书是为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分，第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者从SQL常见技术，去探索新发现。旨在帮助读者提升编程水平；第二部分着重介绍关系数据库的发展史，把实践与理论结合起来，旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。
本书不适合小白！适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握SQL基础知识和技能、希望提升自己编程水平的读者阅读。
SQL辅导书籍
01 推荐理由
本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材，由浅入深地讲解了SQL的内容，实例丰富，便于查阅。本书没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识，实用性极强。
有一定SQL基础的人士可以将它当做一本字典使用，遇到问题可以查找相应内用。
3.Python
“人生苦短，我用Python”。Python编程语言是最容易学习,并且功能强大的语言。但是很多人声称自己精通Python,自己却写不出Pythonic的代码，对很多常用的包不是很了解。万丈高楼平地起，咱们先从Python中最最基础的开始。
《Python编程，从入门到实践》
01 推荐理由
本书最大的特点就是零基础完全不懂编程的小白也能够学习，新手想学习选它绝对错不了。知识点由浅入深循循渐进，并配有视频教程手把手教学,同时所需的软件也是免费的。本书也配有相关辅导书籍，有兴趣的话可以去看看，但是请记住，这本书是最核心的。
《利用Python进行数据分析》
01 推荐理由
不像别的编程书一样，从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的，所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。
本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。但是R是有一定难度的，没有基础的话请谨慎尝试！推荐书籍：
《R语言入门与实践》
01 推荐理由
本书通过三个精心挑选的例子，深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。
案例提升类
《活用数据：驱动业务的数据分析实战》
01 推荐理由
是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书，有理论、有方法、有实战案例。具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色，同时在思路上清晰连贯，在表达上深入浅出，既能帮助数据分析从业者入门和提升，也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
《精益数据分析》
01 推荐理由
本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，值得每位创业家和企业家一读。