作為一名剛轉行不久成為一名資料分析師且最近在一家相對可以的網際網路公司的資料分析師來說，我覺得資料分析師學習流程有3個大的方面：1 資料分析工具的學習 2 資料思維的學習 3 資料分析的面試，接下來我就從這3個方向做出回答。

python：如果你想做的師資料探勘工程師，那python 得學好，如果只是像我一樣僅僅是成為商業資料分析師，那學習最基礎的掌握，numpy,pandas 就足夠了。參考書籍有《利用python進行資料分析》，《python基礎教程》同樣還有對應的官方網站，比如廖雪峰的python基礎教程等，網上其實一堆，我開始就是用的廖雪峰的教程。

sql：sql我覺得是比較重要的，我面試的百分之70公司都會問關於sql 的問題。如果完全不會可以看一下《sql必知必會》，網上也有對應教程，可以去看一下菜鳥教程，裡面基本包含了很多想學的東西。

excel/bi:一般人都會excel，資料分析的excel 主要涉及到鑽取，透檢視等幾個功能，其他的可能就是求中位數，差方那些函式，掌握這些基本的函式，exceL資料分析基本都會了。bi工具用的最多的就是他的視覺化分析，市面上最多的就是powerbi ,tableau,finebi等。

我的建議是先看一下對應的書籍，比如《增長駭客》，《精益資料分析》，《資料驅動：從方法到實踐》，《如何用資料解決實際問題》，《統計學原理》，《機率統計》等，這些是我認為比較好的思維書籍。資料思維也是很重要的，一般面試官很多考察你解決問題的思路，比如漏斗分析，你怎麼從資料中找問題等。

我當時面試的時候，面試的主要是sql,還有資料思維，面試前主要在一些網站上實戰看看自己的sql 能力過不過關（牛客網，leedcode等），或者基礎的python 會不會，思維方向，大致就在我介紹的那幾本書中。

想成為資料分析師，首先要學習幾項基本技能，例如：統計學，程式設計，資料庫，資料倉庫，資料分析方法，以及資料分析工具。

1、統計學推薦看《機率論與數理統計》一本書就夠了。

2、程式設計，建議學習python作為程式語言，上手快而且最適合大資料的處理。

3、資料庫，學習SQL語言，為進行的資料收集等建立庫和關係，可學習MySQL，Oracle，SqlSever等。

4、資料倉庫適用於大資料時代，資料倉庫面向歷史資料，是一個面向主題的，整合的，隨時間變化的資料集合，可學習AWS Redshift，Greenplum，Hive等。

5、資料分析方法，由簡入深，可結合語言從《python與資料探勘》看起，再看《精益資料分析》等。

6、資料分析工具，例如SAS，Matlab，SPSS等，可以非常方便的做計算和統計等，還要學習一些視覺化工具來呈現結果，如Tableau。

想成為資料分析師，按照以上流程，循序漸進地學習，一定能達到你的目標。