作为一名刚转行不久成为一名数据分析师且最近在一家相对可以的互联网公司的数据分析师来说，我觉得数据分析师学习流程有3个大的方面：1 数据分析工具的学习 2 数据思维的学习 3 数据分析的面试，接下来我就从这3个方向做出回答。
python：如果你想做的师数据挖掘工程师，那python 得学好，如果只是像我一样仅仅是成为商业数据分析师，那学习最基础的掌握，numpy,pandas 就足够了。参考书籍有《利用python进行数据分析》，《python基础教程》同样还有对应的官方网站，比如廖雪峰的python基础教程等，网上其实一堆，我开始就是用的廖雪峰的教程。
sql：sql我觉得是比较重要的，我面试的百分之70公司都会问关于sql 的问题。如果完全不会可以看一下《sql必知必会》，网上也有对应教程，可以去看一下菜鸟教程，里面基本包含了很多想学的东西。
excel/bi:一般人都会excel，数据分析的excel 主要涉及到钻取，透视图等几个功能，其他的可能就是求中位数，差方那些函数，掌握这些基本的函数，exceL数据分析基本都会了。bi工具用的最多的就是他的可视化分析，市面上最多的就是powerbi ,tableau,finebi等。
我的建议是先看一下对应的书籍，比如《增长黑客》，《精益数据分析》，《数据驱动：从方法到实践》，《如何用数据解决实际问题》，《统计学原理》，《概率统计》等，这些是我认为比较好的思维书籍。数据思维也是很重要的，一般面试官很多考察你解决问题的思路，比如漏斗分析，你怎么从数据中找问题等。
我当时面试的时候，面试的主要是sql,还有数据思维，面试前主要在一些网站上实战看看自己的sql 能力过不过关（牛客网，leedcode等），或者基础的python 会不会，思维方向，大致就在我介绍的那几本书中。
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想成为数据分析师，首先要学习几项基本技能，例如：统计学，编程，数据库，数据仓库，数据分析方法，以及数据分析工具。
1、统计学推荐看《概率论与数理统计》一本书就够了。
2、编程，建议学习python作为编程语言，上手快而且最适合大数据的处理。
3、数据库，学习SQL语言，为进行的数据收集等建立库和关系，可学习MySQL，Oracle，SqlSever等。
4、数据仓库适用于大数据时代，数据仓库面向历史数据，是一个面向主题的，集成的，随时间变化的数据集合，可学习AWS Redshift，Greenplum，Hive等。
5、数据分析方法，由简入深，可结合语言从《python与数据挖掘》看起，再看《精益数据分析》等。
6、数据分析工具，例如SAS，Matlab，SPSS等，可以非常方便的做计算和统计等，还要学习一些可视化工具来呈现结果，如Tableau。
想成为数据分析师，按照以上流程，循序渐进地学习，一定能达到你的目标。
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