我和你的經歷差不多。

今年27，之前在一家外企做銀行反洗錢，發現數據對一個行業和公司是至關重要的，所以決定自學數據分析。

1.首先搞清楚數據分析需要學那些東西，行業不同要學的東西和工具不同。

2.基礎的工具包括excel,數據庫（mysql,oracle等），這兩個算是最簡單的工具，下來就是分析工具，常用的包括R,PYTHON,SAS,matlab,其中R和PYTHON是編程語言，SAS和matlab是模塊化軟件，R是比較專業的分析工具，PYTHON的功能比較強大，做數據分析需要掌握兩個包，padas和numpy，SAS每年租金幾百萬，大公司用的比較多，像金融，生物醫療行業，matlab偏工科，可根據自己的行業選擇性學習。

3.接下來可以學習一些BI可視化的工具，可視化簡單說就是把數據以圖表的方式呈現出來，大多數公司比較認可tableau，當然還在其他很多工具。

4.最后你需要學習一些理論知識，包括統計學，最重要的是建模，邏輯回歸，決策樹，支持向量機，神經網絡等。

如果能掌握這些知識，你會成為一個合格的分析師，歡迎交流，祝好運。