1樓：BattlesNeo
對於資料分析的小白來說，首先要學習一定的理論基礎，包括統計學、概率論與數理統計知識；其次要掌握最基礎的軟體應用，包括Excel、SQL；之後還要學習資料的基本預處理方法，包括資料分析方法、資料採集與資料處理、資料探索與視覺化、常用的資料模型；最後嘗試將所學知識應用到實際分析中去，結合相關軟體，完成資料分析報告。
如果能夠很好地理解和應用以上內容，就說明你已經掌握了基本的資料分析方法，可以處理常見的資料分析工作，如果你還想再繼續學習資料分析更核心的技能，建議你學習大資料處理方面的知識和技能，包括學習大資料分析基礎、Hadoop理論、資料庫與資料倉儲、機器學習等理論，掌握Python工具、Linux&Ubuntu作業系統，掌握Hadoop集群搭建；熟悉並運用MySQL資料庫、HBase、Hive資料倉儲、Sqoop；運用Spark及Spark MLlib演算法庫進行大資料分析；掌握機器學習相關演算法，包括無監督演算法等演算法的原理和使用方法。
總的來說，資料分析的學習過程是循序漸進的，需要不斷探索和應用！
2樓：人從眾
資料分析工具和資料分析思維兩大模組，資料分析工具又分為excel SQL python Tableau等，學會了工具基本使用，就要去找一些專案做建議，需要找資料集，找到資料集後需要有資料分析思路，知道怎麼搭建分析框架，構建分析指標。
乾貨！史上最全的資料分析教程！轉行資料分析看這一篇就夠了！（附資源鏈結）
3樓：數睿資料
想要系統的學習資料分析，那麼你應該知道，作為一名資料分析師，你應該具備哪些能力？掌握哪些知識？一般的流程是什麼樣？
這樣，當你完整的了解到整個資料分析師的日常，框架，你才知道該從何地著手。
首先，資料分析的流程一般可按照「資料獲取」、「資料儲存、提取」、「資料預處理」、「資料建模與分析」、「資料視覺化」這樣乙個步驟，來實施乙個資料分析專案。
那我們先用一張圖來理清之間的關係和細節知識點：
看完後，你應該有乙個大體的了解，至於具體的知識點詳解，此前在「月薪上萬的資料分析師，平時都在幹什麼」一文中有具體聊到，如果你想要了解，可以戳它。
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