1樓：朱衛軍
資料分析及運營管理是一種資料驅動的能力，而並非僅僅學學Python或者SQL這麼簡單。
當然，我能理解你的意思，想學習資料分析工具。
Python和SQL各有所長，搭配使用是最好的。
我的建議是先學習SQL，再學習Python。
說說為什麼？
網際網路企業的核心資產，說到底就是資料。
職場中，哪怕是非技術的產品、運營崗，也會有和資料庫打交道的時候。
而SQL是一門專門用來管理、查詢資料庫的語言，無論是傳統的關係型資料庫像oracle、mysql，還是雲儲存、大資料，都離不開SQL。
資料儲存方式日新月異，各種資料庫層出不窮，SQL卻是永恆的。
在職場非IT工具中，除了excel、ppt，我相信SQL算是最能給你加分的了。
Python現在確實太火了，咱們不跟風，拋開網上對python的無腦吹。
單獨就作為資料分析語言來說，Python是值得投入時間學習的。
當然學習python，並不僅僅是學它的語法，還要學習使用各種它衍生出的資料分析庫。
像pandas、numpy、scipy、sikit-learn、statemodels...
這些工具形成乙個強大的資料分析生態，幫助你玩轉各種大小資料。
SQL擅長在資料庫端進行資料的整理、查詢、分析，非常簡潔高效，獨此一家。
但SQL的長處不在於分析，也就是說如果你想建模分析、做複雜的資料探索，那麼SQL就有點力不從心。
而Python的長處就在於整合了各種資料分析方法，能完成複雜的資料準備、建模工作。
綜上而言，如果你想get資料技能，SQL和Python一起學習，會讓你插上雙翅，快樂飛翔。
2樓：Team030
巧了,我也是一名英專畢業的學生，目前從事資料分析工作。
如果你真的從事相關職業，建議SQL和python都要學（如果只選一項那就選SQL），最好再看下統計學相關知識，另外還有一些基本要用到的工具（EXCEL,SPSS....）也要學會應用。
3樓：
我個人的理解
資料分析，有兩個方向，乙個方向是定義要這麼幹，另乙個方向是我去幹；簡單點說，一類人做模型，一型別負責實現；僅負責實現的這部分同學，需要精通工具
運營管理，基本上是根據資料做決策，慢慢的把決策經驗系統化，條條框框作為顯性知識歸納總結傳承，甚至後來可以作為資料分析的參考，做到系統中
資料分析中負責做模型的同學，以及運營管理的同學，更多挑戰的是思維，方法，經驗，而不是糾結工具，實現
現在市面上有較多關於資料分析的課程，大都是講工具和方法的，如果是想學工具，這裡課程適合參考。
在知乎中也看到有麥肯錫的乙個什麼教程，是講做分析報告的，這類課程可能更適合做運營管理的
4樓：史青
做資料分析sql是必須的，sql是用來獲取資料的，python是用來處理資料的。用sql從資料庫裡查出來需要的資料，用python對資料進行分析。
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