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要培养数据分析能力，当然要围绕数据分析的基本流程来看。一个完整的数据分析流程如下：
根据上图数据分析的基本流程，可以把数据分析能力分为三大部分：
下面展开说下这4类能力怎么培养↓
毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂，判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。
统计学理论知识的学习大致可分为三个阶段：
如果想要进阶成为高级数据分析师，就需要掌握机器学习相关知识：
机器学习相关的知识学习成本会比较高，也有一定难度。但对于业务型数据分析师来说，一般不会要求你去推导算法公式，能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了。
理论知识的学习没有捷径，学到的每一分都是扎实的基础，分享几本在我成长过程中帮助较大的【数据分析书籍】，整理出了PDF版本，有需要的伙伴可以去这篇免费领取：
想学习数据分析，有哪些书籍或资料参考学习？、
巧妇难为无米之炊，掌握常用数据分析工具对于培养自身数据分析能力也至关重要。一般来说，必须要掌握的数据分析工具有：
之所以把PPT放在第一，原因很简单，我们做数据分析的目就是是为了展示给客户、上级，供他们做决策。
所以PPT作为主流汇报、展示工具，是将分析关键结果传递给其他的重要手段，也是数据分析师必备的技能，知乎上有很多PPT大牛，跟着他们学准没错。
另外给大家分享一个可以直接套用的在线数据图表模板，分析一些日常办公中的数据完全够用，在线工具无需下载APP非常方便。
Excel 应该是数据分析师最常用的统计分析工具了，对于Excel的学习我也写过很多回答：
数据分析工具中，Excel是我关注最多、接触时间最长的工具了，这些回答虽然不敢自称精华，但还是比较全面的，大家按需自取即可。
作为数据分析人员，要想获取数据，肯定就要和数据库打交道，因此SQL肯定是要掌握的，在招聘要求中，SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。
学习SQL最快的方法是能自己下载数据库管理工具，找些数据练习，主要了解一些数据库查询语言。
关于SQL的学习可以去看 @猴子 老师这篇：SQL怎么学？
Python作为目前最火的编程软件之一，确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力，也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。
要学习的内容挺多的，但其实python最大的优势就是语言简约，非常易于读写，如果之前有一定的编程基础，上手很快。
关于Python的学习我也写过一些回答，虽然不是很深入，但对于小白来说还是有一定帮助的：
关于分析方法之前也总结过相关回答，感兴趣的伙伴指路：
方法很多，但需要注意的是：一定要结合行业特点，特别是对业务的掌握，这样才能事半功倍。
简单介绍几个最基础的数据分析方法：
（1）对比分析法
几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。
注意：不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。
主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。
（3）SWOT
明确资源优势（Strengths）、竞争劣势（Weaknesses）、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。
（4）PEST
从政治（Politics）、经济（Economics）、社会（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。
分析思维则是数据分析师最最核心的竞争力，上面所学习的Python、SQL、机器学习知识等都是在工具层面，要想使用好他们，还需要分析思维的驾驭。
相关回答经验指路：如何拥有数据分析思维？
最后，如果你坚持看到这里了，那么恭喜你可以免费获得一份数据分析全流程图谱，没错，就是回答开头的那张图：
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