作為一名IT行業(yè)從業(yè)者，同時也是一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。
隨著大數(shù)據(jù)逐漸開始落地到行業(yè)領域，未來大量的職場人都需要掌握一定的大數(shù)據(jù)知識，而數(shù)據(jù)分析作為一個重要的數(shù)據(jù)價值化手段，也成為更多的職場人需要掌握的重要技能之一。
數(shù)據(jù)分析有兩種常見的分析方式，一種是統(tǒng)計學方式，另一種是機器學習方式，初學者可以根據(jù)自身的知識基礎來選擇不同的學習切入點。但是不論選擇學習哪種數(shù)據(jù)分析方式，都需要具有三大塊基礎知識，分別是數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機。
對于基礎比較薄弱的初學者來說，可以從基本的數(shù)據(jù)分析工具開始學起，目前比較流行的數(shù)據(jù)分析方式可以簡單地分為兩類，一類是基礎性數(shù)據(jù)分析工具，比如Excel就是比較常見的數(shù)據(jù)分析工具，對于很多傳統(tǒng)行業(yè)的職場人來說，掌握Excel可以應付大部分數(shù)據(jù)分析任務，另一類是相對比較專業(yè)的BI類工具。
對于具有一定數(shù)學和計算機基礎的初學者來說，可以按照三個階段來學習數(shù)據(jù)分析知識，第一步是學習數(shù)據(jù)庫知識，可以從關系型數(shù)據(jù)庫開始學起，重點在于Sql語言的學習；第二步是學習編程語言，比如Python就是不錯的選擇；第三步是學習機器學習知識，這部分內容有一定難度，需要一個系統(tǒng)的學習過程。
最后，學習數(shù)據(jù)分析一定要結合具體的應用場景，這樣才會積累更多的實踐經(jīng)驗，所以在進行數(shù)據(jù)分析的過程中，也需要掌握一定的行業(yè)知識，這需要一個積累的過程。