万事开头难，但一旦数据分析有了动力，就要开始完善自己的知识体系，这也是真正入门的开端。那如何完善数据分析的知识体系？
1、基本的计算机知识和统计知识
数据库+SQL语言
一些常用的数据库如Oracle、SQLSever、DB2、MySQL，这些数据库或者说日常接触的数据库都要有所了解，懂最常用的就好，最重要的还是要会写SQL。
数学/统计学知识
一些基本的数学统计方法如描述性统计、多元统计分析、回归分析等，重要性不言而喻。
数据挖掘知识：方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等等。这些东西作为入门多多少少都要会一些，虽然有可能不会全用到，但一旦用时方恨少。而且也可以作为未来发展的基础
数据分析可视工具
数据分析可视化工具很宽泛。首推Excel，中小公司很依赖，熟练使用数据透视表，这是必备技能。中大型公司都是用报表工具或者BI来做报表，但有了SQL+Excel的基础，这些工具上手都很快。
2、业务知识
数据分析师要与公司的各业务打交道，所以对于各部门的业务知识要有深入的了解。某业务领导需要知道某个指标，你需要知道这个指标由哪些数据构成?数据统计的口径是什么？数据怎么取出来？这个指标对于行业的意义是什么，处于什么范围分别对应什么样的情况，是好还是坏。然后慢慢摸索这个指标层面多维度的规律，如何设定最合理。
明确自己的位置，快速成长
数据分析是一向比较专业的工作，要时刻警惕自己能力是否有提升，目前是什么样的水平，习惯反思自己:
1、你了解你所整理的数据的来源吗？是自己公司的业务数据，还是与合作伙伴交换的数据？是自己公司相关部门采集的，还是从第三方获取的？获取过程中，具体的指标和逻辑是什么？
2、这些数据是真实的吗？采集和整理过程中会不会出现什么问题？技术上的逻辑和业务上的逻辑是不同的概念，有没有技术上没有瑕疵，但并不符合业务逻辑的数据流程？
3、到你手里的数据经过了什么处理？你又做了什么处理？为什么他们和你要做这些处理？
4、谁需要你的数据？你处理后的数据流向哪里？他们用数据做什么？这些数据最终又拿去做了什么？比如，为客户做了什么服务，公司发布了什么内容，或向管理层证明了什么KPI，或支持了哪个部门的评估？
5、你做整理的周期是什么？为什么是这样的周期？
6、公司有其他的部门在处理其他的数据吗？是什么样的数据？和你有什么关系？为什么这些数据要分开处理？
7、近一年，你自己的电脑上应该已经积累了不少数据，试试做个分析，从一段较长的时间来看，你负责的这一块数据发生了什么变化？为什么会有这个变化？和公司的产品、经营、业务有关，还是和行业有关？具体怎么有关？
如何进一步提升？
业务上
1.业务为核心，数据为王
了解整个产业链的结构
制定好业务的发展规划
了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能上
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
写给喜欢数据分析的初学者
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，SqlServer、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。
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