導讀在當前的大數據時代背景下，數據分析師的發展前景是比較廣闊的，未來傳統行業也會釋放出大量的數據分析崗位。要想成為數據分析師，需要具備三方面基礎知識，可以按照自身的知識結構進行階段性學習。
第壹方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，壹定要註重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備算法設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。
而要想快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用的過程中，輔助算法以及行業知識的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。
在掌握Excel之後，接下來就應該進壹步學習數據庫的相關知識了，可以從關系型數據庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握數據庫之後，數據分析能力會有壹個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果采用數據庫和BI工具進行結合，那麽數據分析的結果會更加豐富，同時也會有壹個比較直觀的呈現界面。
數據分析的最後壹步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來采用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。
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