Data Analyst बनने की सबसे आसान Roadmap (Excel + SQL + Power BI + Python) — Example के साथ

Duration: 90 Days | Zero to Job-Ready

Data Analyst की जॉब आज हर छोटे-बड़े बिज़नेस में ज़रूरी हो गई है।
अगर आप केवल Excel, SQL, Power BI और Python अच्छे से सीख लें तो आप आसानी से एक Job-Ready Analyst बन सकते हो।

आज मैं आपको Example के साथ समझाऊँगा कि क्या सीखना है, क्यों सीखना है, और कैसे सीखना है।

---

🟩 MONTH 1 — Excel + SQL (Foundation Building)

✅ 1. Excel — Data Handling का Starting Point

💡 Excel क्यों?

क्योंकि हर कंपनी में raw data यहीं आता है — Sales sheet, Customer list, Employee data, etc.

---

✔ Example 1: Excel में फोन कॉल डेटा Analyze करना

मान लो आपके पास एक dataset है:

Agent	Calls	Duration
A	50	300 Min
B	80	500 Min
C	40	250 Min

अब आप जानना चाहते हो:
➡ किस agent ने सबसे ज़्यादा calls किए?
➡ किस agent का average call duration ज़्यादा है?

आप Excel में क्या करोगे?

• Sorting करके सबसे ज़्यादा calls वाले agent को ऊपरी row में लाओगे

• AVERAGE() formula से average निकालोगे

• Pivot Table बनाकर एक सुंदर रिपोर्ट तैयार करोगे

---

⭐ Excel में ये functions must-learn हैं:

• VLOOKUP / XLOOKUP → दो sheets के बीच data जोड़ने के लिए

• IF + AND → शर्त-based calculation

• SUMIF → Category-wise totals

---

✅ 2. SQL — Database का राजा

💡 SQL क्यों?

क्योंकि Excel छोटे datasets के लिए है, SQL बड़े डेटा को सेकंडों में निकाल देता है।

---

✔ Example 2: SQL में Orders Table से Insights

मान लो एक SQL table है:

orders
id | product | category | amount | city

अब आपको ये पता लगाना है:
➡ “Jaipur में Electronics category की total sale कितनी हुई?”

SQL Query:

SELECT SUM(amount)
FROM orders
WHERE city = 'Jaipur' AND category = 'Electronics';

बस एक line — और पूरा summary आपके सामने!

---

🟧 MONTH 2 — Power BI + Python (Visualization + Analysis)

✅ 3. Power BI — Dashboard Expert

💡 Power BI क्यों?

क्योंकि companies को report चाहिए — colorful, clean, interactive.

---

✔ Example 3: Monthly Sales Dashboard

मान लो आपका dataset है:

Month	Sales
Jan	2,00,000
Feb	3,50,000
Mar	4,80,000

Power BI में आप क्या करोगे?

• Data Import

• Line chart बनाएंगे

• Top KPIs (टॉप कार्ड्स) दिखाएँगे

  • Total Sales

  • Average Sales

अब आपका dashboard ऐसा दिखेगा:
📈 एक graph जो months का growth दिखाता है
💠 Cards जो totals दिखाते हैं

CEO खुश, Manager खुश, सब खुश 😊

---

⭐ Power BI के must-learn topics:

• Power Query (Data cleaning)

• DAX Measures

• Interactive Filters

• Drill-Down

---

✅ 4. Python — Advance Analysis (Pandas + EDA)

💡 Python क्यों?

क्योंकि Excel और SQL limited हैं, लेकिन Python unlimited है!

---

✔ Example 4: Python से Netflix data analyze करना

Dataset:

Movie	Rating	Duration
A	7.5	120
B	8.8	90
C	9.0	140

आप चाहते हो:
➡ Highest rated movie कौन-सी है?
➡ Average duration क्या है?

Python Code:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("netflix.csv")

print(df['Rating'].max())
print(df['Duration'].mean())

बस — पूरा analysis 2 lines में।

---

🟦 MONTH 3 — Projects + Portfolio (सबसे Important)

अब तक skill सीख ली —
अब आता है Project Building, जो jobs में selection करवाता है।

---

⭐ Top 4 Projects For Portfolio

1️⃣ Sales Dashboard (Power BI)

• Sales by month

• Profit by city

• Top 5 products
  → Interactive dashboard

2️⃣ HR Analytics (Excel + Power BI)

• Employee attrition

• Hiring ratio

• Work hours analysis

3️⃣ Python Project: IPL Data Analysis

• Most runs

• Most wickets

• Win ratio

4️⃣ SQL Project: E-commerce Analysis

• Total orders

• Revenue by category

• High-value customers

---

🎯 आपकी Final Job Portfolio में क्या होगा?

✔ 1 Excel Report
✔ 1 Power BI Dashboard
✔ 2 Python Projects
✔ 15 SQL Queries
✔ GitHub Portfolio
✔ Resume + LinkedIn optimized

बस — इतना काफी है Data Analyst की job पाने के लिए!

---

अगर चाहें तो…

मैं इस पूरे blog-post को
📌 PDF में Convert कर दूँ
📌 और example जोड़कर long-form blog बना दूँ
📌 या एक पूरा YouTube-Style Script बना दूँ

बस बोलो — “PDF बना दो” या “और details दो”