首先想问一个问题？"未来十年最值钱的技能是什么？
我想大多数的人会回答AI,对，AI现在火得不行。
但说个大实话，我们普通人直接去搞AI，就像还没学会走就想飞。而且AI的根，其实就是扎在数据里。你喂给机器的、你让它分析的、你凭以下判断的，都是数据。能把数据理清楚、说明白，才是那第一步最实在的功夫。
这也是我一个会计，下定苦心学Python数据分析，最根本的原因——我想够到那个未来，而不是被它甩开。
说计划，不如说我自己正在走的一条路。我自己是这么规划学习的，不一定对，但很实在：
第一阶段（1-2个月）：先打好脚下的地基
Excel玩到精：别笑，这才是饭碗。数据透视表、VLOOKUP这些，我要求自己必须闭着眼都会。这是每天都能用上的真功夫。
学点统计常识：均值、标准差、假设检验…这些名词听起来唬人，但看些入门课就懂个大概，目的是以后看报告、自己分析时，心里有底，不被忽悠。
搞定SQL：就是学怎么跟数据库要数据。核心就几句指令，但能从系统里自己把需要的数据“捞”出来，不用再求人，这种感觉太重要了。
详细具体的安排，看下图！
第二阶段（2-3个月）：动手能力往上走
开始碰Python：主要就学pandas这个库，它能处理Excel搞不定的、更乱更大的表格。一开始很难，但第一个自动合并报表的脚本跑通时，成就感爆炸。
学用BI工具：比如Power BI或Tableau。不是为了炫酷，是把分析结果变成老板和同事一眼能看懂的图表，让自己干的活被看见。
琢磨业务逻辑：学点AARRR、RFM这些分析模型。财务数据不只是数字，它连着公司的业务。搞懂这个，分析才能说到点子上。
详细具体的安排，看下图！
第三阶段（往后）：往深了走走看
这步我还在眺望，算是我的“愿望清单”。比如试着用Python做点简单的销量预测（机器学习入门），或者了解一下大数据平台是咋回事。不一定真成为专家，但要知道世界已经走到哪了，自己别掉队。
详细具体的安排，看下图！
我的大实话
这条路，我正走到第一阶段末尾，在第二阶段门槛上磕磕绊绊。我分享出来，不是以“老师”的身份，而是作为一个同行者。这里面每一条，都是我查了无数资料、结合自己会计工作后，觉得最务实、最能坚持下去的路径。希望可以帮到你！
数据分析没有神话，它就是一个“遇到问题-找工具解决-积累经验”的循环。每个高手，都是从手忙脚乱写第一个公式、跑第一行代码开始的。
如果你和我想法差不多，也在找一条不浮夸、能走下去的路，也许我们可以一起。你目前在哪个阶段？或者正被哪个具体问题卡住？可以多交流，我们互相打气，交换点实在经验。
