大数据是未来发展的趋势，数据分析也随着大数据的发展变得越来越重要，因此现在很多人都开始学习数据分析，往数据分析行业进军。

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零基础学习数据分析是有一定难度的，数据分析是一门应用学科，下面我提供一个数据分析的入门路径。

1、Excel数据分析

每一位数据分析师基本都是离不开Excel的，是日常工作中最常用的工具，不考虑性能和数据量，可以应付绝大部分工作。

尽管现在机器学习满地走，Excel依然是无可争议的第一工具。

2、SQL数据库语言

作为数据分析师，我们首先要知道怎样去获取数据，最常见的就是从关系型数据库中去取数，因此你可以不会R和python，要会SQL。

Excel对于十万条以内的数据处理起来是没有问题，当数据量超过百万，就需要学习数据库。越来越多的产品、运营岗位，将SQL作为优先的加分项，从Excel到SQL是数据处理效率的一大进步。

3、数理统计学

统计学是数据分析最重要的基础之一，可以说是数据分析的方法论和基石。

统计相关知识要求我们从另一个角度去看待数据，需要从基础的统计理论去出发，到基本的统计分析，最后再到商业模型。

4、数据可视化

可视化工作几乎是进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据后，需要用可视化的方法去探索，发现数据。、

据分析是要兜售自己的观点和结论的，而兜售最好方式就是做出观点清晰的PPT和报表给老板看，数据可视化的工具有很多，我推荐Tableau或者FineB

5、数据分析于软件应用

你想快速入门而又不想学习编程，我比较推荐使用SPSS。

学习SPSS的重点并不在于软件本身，而是相关的统计学知识，SPSS软件是世界三大统计分析软件之一，易于入门，好操作，结果易于阅读。

6、数据挖掘于软件应用

“数据挖掘是交叉学科，涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科，是一个运用广泛和富有前景的学科领域。

学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等”。