学习最基本的统计学知识。我认为统计是数据分析的基石，统计分析可以解决日常大部分的分析需求，所以强烈推荐楼主先从统计学开始。了解概率、分布、抽样、线性回归、时间序列。推荐书目：《商务与经济统计》。这本书的特点是案例很丰富，讲解通俗易懂，非常适合零基础的读者。
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数据分析可分为两类，一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。先选择了正确的方向，再朝着这个方向努力是学习一个新领域的正确姿势，因此开始正式学习前，我首先查阅了大量资料，了解数据分析分为哪些方向，并明确自己想往哪个方向走。
联网行业是数据分析应用最广的行业，是数据分析师理想的成长平台。其次是咨询公司。相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。再次是金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。最后是电信行业，（移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。