统计学无需置疑是一个数据分析师的核心功底，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。
但是统计学又常常是不够用的，我们还需要一些高级的模型来解决我们实际业务中的问题，比如：银行需要判断是否给某个客户发放信用卡 这就需要一个高级的二分类模型。这里我们的数据挖掘理论就派上用场了。
有了理论知识，我们需要用工具去实现我们的理论并加以应用。这个年代，已经没有人会去手工计算某个问题了，R和PYTHON就是最负盛名的数据分析工具。 关于R和PYTHON的地位，题主可以百度，谷歌，知乎等搜索一遍。
如果致力于在互联网领域发展，那么网页分析是你必看的一本书籍。这本是是大名鼎鼎的GA创始人著作，看一遍，做一遍会有一个不错的收获。
数据分析师是跟数据打交道的，我们的数据都是存储在数据库里面的，因此掌握必备的数据库技术是肯定要的！
第一阶段：初识数据分析
这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。
好好的阅读一下统计学这本教材，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。
有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识，之后《深入浅出数据分析》这本书很大头，很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。
最后，查漏补缺。经过学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再百度一下。
第二阶段：升级你的技能
对数据分析有一个初步的认识，就要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华，
推荐阅读《数据挖掘导论》，这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！
然后，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。 等你都学了，你就再也不会问这个问题了。 《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个！ 对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！