目前很多想从事数据分析的，可能只会Excel，会做透视表，会VBA;进阶一点会写SQL，还懂点业务;再专业一些，有统计学基础，懂回归、时间序列、假设检验等等。这些对于专业的数据分析师，还都差了点火候。
如果你有心想发展成为一个数据分析师，或者说某业务的资深数据分析专家，从技术层面来讲，你需要了解成为一个数据分析师的路径，6个步骤：
第一步：统计、数据、机器学习
关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。关于统计学知识，还是需要一定思维的锻炼的。机器学习，可以看下西线学院的课程，有公开课。
第二步：编代码
如果希望拥有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式学习，这些你至少精通几门，其他懂一些最好。
第三步：懂数据库
数据分析大多应用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以这些数据库你要了解甚至懂。
第四步：数据管理、数据可视化、数据报告
数据管理包括数据的清洗格加工ETL，目的是让分析前的数据更加准确和清晰，比如DataWrangler
数据可视化数据数据分析的前端展示，目的是让数据呈现更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire
数据报告是通过不同工具将数据展示出来，可以和数据可视化归类一起，但实际应用中大多数都是通过PPT的承载方式来呈现。
目前市面上很多公司都使用商业智能的工具，比如FineBI。
BI工具是数据连接，数据处理和可视化为一体的工具，比起上方的纯工具，能更好的适应业务。
第五步：大数据
大数据是未来的必然趋势，而大数据技术的类型也是多种多样，hadoop,mapreduce,spark等等，多学会一种，层次也就不一样。
第六步：积攒经验，学习同行
以上都是理论和工具，但是实践才是出真知，不管是刚接触数据分析的职场人，还是专业学习数据挖掘分析的你，都希望在学习以上内容的同时，多参加一些比赛，学习同领域的专业大神，训练自己在这方面的感觉。
当然，在实际应用过程中，大多数人不一数据分析为主业，数据分析只是分析业务的一个工具，那第四步的内容已经能够满足日常对业务的分析了，当然Excel和PPT的熟练掌握也是必须的。