無慾則剛2020-07-01 15:13:33第一階段：Excel資料分析 每一位資料分析師都脫離不開Excel。
第二階段：SQL資料庫語言 作為資料分析人員，我們首先要知道如何去獲取資料，其中最常見的就是從關係型資料庫中取數，因此你可以不會R，不會python，但是你不能不會SQL。
第三階段：資料視覺化&商業智慧 資料視覺化能力已經越來越成為各崗位的基礎技能。領英的資料報告顯示，資料視覺化技能在歷年年中國最熱門技能中排名第一。視覺化的工具有很多，這裡我推薦Tableau或者FineBI。這兩款都不要程式設計功底，實現起來簡單，功能強大
第四階段：數理統計學 統計學是資料分析最重要的基礎之一，是資料分析的基石和方法論。推薦書籍：《從零進階 資料分析的統計基礎》-曹正鳳；《統計學》-賈俊平
第五階段：資料分析與軟體應用 SPSS是統計分析入門軟體，如果你想快速入門而又不想學習程式設計，我推薦使用SPSS。SPSS軟體是世界三大統計分析軟體之一，以其易於操作、易於入門，結果易於閱讀的優點，一直備受資料分析人員的青睞，一般經過短期學習即可用SPSS 做簡單的資料分析，包括繪製圖表、簡單迴歸、相關分析等等。
第六階段：資料探勘與軟體應用 資料探勘，英文是Data Mining 也叫作資料勘探，類似於採礦，但是資料是貧礦。我們需要結合行業課題，利用資料探勘工具，建置資料探勘模型，發掘規律和商業價值。另外資料探勘是交叉學科，涉及統計學、計算機、機器學習、運籌學等多門學科，是一個運用廣泛和富有前景的學科領域。 學習演算法模型包括線性迴歸、邏輯迴歸、主成分分析、因子分析、聚類、關聯規則、決策樹、隨機森林、支援向量機、貝葉斯、神經網路等。
第七階段：資料分析行業應用和資料分析思維 對於資料分析師來說，業務的瞭解比資料方法論更重要。當然很遺憾，業務學習沒有捷徑。