学数据分析师应该先学什么

要成为数据分析师，建议按照数学与统计 > 编程语言 > 数据处理 > 可视化 > 商业智能工具 > 机器学习的顺序，循序渐进地学习。以下几个关键步骤入手详细介绍。

学数据分析师的步骤建议：

1、掌握基础技能：数学与统计学

（1）统计学：统计是数据分析的核心，需要掌握基本的统计概念（如均值、中位数、方差、标准差）和推断统计（如假设检验、回归分析）。这些概念能帮助理解数据特征和模式。

（2）概率论：概率论是进行数据建模和预测的基础，尤其在机器学习和大数据分析中有应用。

2、编程语言基础：Python 或 R

（1）Python：Python是数据分析最受欢迎的语言之一，拥有丰富的数据分析和机器学习库（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn），新手推荐从Python开始。
（2）R：R语言在统计和数据科学领域同样广泛应用，特别适合做统计分析和可视化。如果你的目标是纯数据分析和科研，可以选择学习R。

3、数据处理与清洗

（1）数据清洗：在实际工作中，数据经常不完整或有错误，数据清洗技能（如处理缺失值、去除重复数据等）是非常必要的。

（2）Pandas和SQL：使用Pandas库可以高效处理和分析数据，而SQL是操作数据库的基本技能，掌握SQL有助于从数据库中提取、过滤和整理数据。

4、 数据可视化

（1）Matplotlib、Seaborn、Tableau：数据可视化是展示分析结果的重要技能，Python的Matplotlib和Seaborn是非常好的可视化工具。同时，Tableau、Power BI等工具适合做更专业的商业分析报表。

（2）可视化基础：学习如何选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、散点图）以及如何设计清晰、美观的图表以便传达信息。

5、掌握商业智能与数据分析工具

（1）Excel和Power BI：Excel在数据分析中依然非常常用，适合进行基础的数据清洗和分析，特别是数据量较小时。Power BI可以帮助建立可视化报表，适用于商业数据分析。

（2）Tableau：专注于数据可视化和商业分析，能够帮助更直观地呈现数据。

6、进阶分析技能：机器学习与预测建模

（1）机器学习基础：如果未来希望在数据科学或高级分析领域发展，学习一些基础的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树等）是非常有帮助的。

（2）Scikit-learn和TensorFlow：这些是Python中的机器学习库，可以帮助构建模型来预测和分析趋势。

7、数据分析的思维与实践

（1）实际案例分析：尝试通过项目进行实战，掌握从问题定义、数据收集与清洗、分析建模到结果汇报的完整流程。这种训练不仅能提高技术，也能培养商业思维。

（2）项目与实战：完成项目将理论知识转化为实际经验，常见的项目包括客户行为分析、销售数据分析、用户增长分析等，这些都能为求职时提供加分项。