數據分析的內容大致分為六個部分，即:
擅長
精通Excel分析工具，掌握Excel經典函數，準確快速完成數據清洗，運用Excel數據透視和可視化，透過現象看本質。
關系型數據庫
了解MySQL數據庫的相關概念和存儲原理，掌握添加、刪除、修改、查詢等SQL的基本語法，掌握數據庫性能調優策略，熟練使用SQL進行數據清洗和數據標準化。
商業智能工具
了解商業智能的核心價值，掌握FineReport和FineBI，快速挖掘數據價值，掌握行業場景應用。
計算機編程語言
學習Python編程語言的基礎知識，了解Python程序的計算機運行原理，能夠運用Python編程處理工作中的重復性工作。掌握網絡數據抓取技術，Python數據庫應用開發，實現Python數據可視化操作，提高數據采集和數據分析能力。掌握Python數據分析處理的基礎數據庫，具備運用Python語言解決數據分析中實際問題的能力。
數據分析思維與理論
掌握微積分、線性代數、概率論、參數估計、假設檢驗、方差分析等數理統計基礎知識，掌握數學和統計學的基礎知識，學習數據操作方法論和機器學習夯實基礎，提高數據敏感度，樹立數據思維和數據素養。
掌握如何撰寫行業分析報告和數據分析項目流程，能夠獨立完成數據分析項目。掌握AARRR、漏鬥、ABTset、描述性統計分析、相關性分析、指標體系構建等常用數據操作方法。，培養運用各種數據分析方法解決實際工作問題的能力。
機器學習
掌握機器學習中常用的經典算法原理，sklearn代碼的實現，機器學習算法的選擇、優化和模型訓練，神經網絡的特點和原理，增加個人核心競爭力，具備使用相關數據挖掘算法解決實際問題的能力；為人工智能算法的引入奠定基礎。
怎麽學？
掌握這項技術至少需要三個月
做壹個“工人”甚至熟悉工作是需要很多技巧的，因為數據分析師也是技術工種。我認為妳至少需要三個月的時間來學習壹些基礎知識。
花1個月學習數據庫知識。
花1-2個月學習基礎統計知識。
花1個月學點linux的東西。
學習最基礎的數據分析軟件操作需要1~2個月。
數據分析入門，改進容易改進難。目前題主處於初級階段，可以通過自己看視頻或者系統訓練來提升自己。就工作而言，接受系統的培訓會更快，建議隨課程系統學習，構建良好的邏輯框架。