如果基础差的小白想成为一名数据分析师应该从哪开始学习？

　　先从数据分析师较常用的工具Excel和Python。

　　1、基础能力：使用Excel完成较基本简单的数据分析工作

　　Excel大家都已经非常熟悉了，针对于Excel来讲它非常适用一些数据量并不大还有它的重复性并不算强的大量的工作场景，如果跳脱出这个基础条件，需要使用它去处理一些海量的数据以及大批量的任务时，它就会存在效率低(数据量大时会卡死)、复用性不强等一些问题。

　　2、进阶能力：使用Python语言进行更深入更强大的数据分析

　　Python是近几年来比较火的编程语言之一。在大数据分析领域来讲，Python这门编程语言的运行效率一定是基础简单的Excel让人望尘莫及，除此之外对于图表的交互性和工作可复用性来讲也不是一个Excel 所能比拟的。

　　当工作到一段时间后，开始有了经验有了进阶的能力时，不能满足于现状，仅仅使用EXCEL，开始转向对Python技能的探索，新的职业大门会向你敞开——无论是Web开发，操作系统、运维、数据开发、机器学习等都离不开Python。Python是一个不练习就学不会的技能。

　　3、从技术到业务：数据分析师的基本素养

　　数据分析师这个岗位针对于大数据的一些处理往往都是为业务服务的，所以这就需要让数据分析师具备合格的职业素养以及更高的职业水平与能力，他们需要熟知业务痛点以及需要，从而使用自己的专业知识，从数据中提取出有价值的结论。有意从事数据分析的同学，还一定要结合具体项目来实践自己的数据技能。