1. 如何自學數據分析
很多人都覺得，自己是文科類出身，或者對數理專業不熟悉，會很難上手數據分析。其實不是這樣子的，學習數據分析，不同於程序員，它不會專門要求我們一定要掌握編程，只是理解熟悉就可以。個人的邏輯思維能力、個人興趣所在，以及自身的決心毅力，這些才是構成一個人學成與否的關鍵和最重要因素。
小編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。