优秀的数据分析师，不仅需要掌握良好的分析方法，同时还需要具备雄厚的知识体系。那么成为数据分析师需要具备的知识体系包括哪些呢？

成为数据分析师需要具备的知识体系

第一阶段：数理统计学。 统计学是数据分析最重要的基础之一，是数据分析的基石和方法论。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。

第二阶段：SQL数据库语言。 作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会Python，但是你不能不会SQL。主要了解数据库查询语言，where，groupby，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，leftjoin，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等。

成为数据分析师需要具备的知识体系

第三阶段：数据可视化。 这几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。

第四阶段：数据分析与软件应用。 如果你想快速入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS。SPSS软件是世界三大统计分析软件之一，以其易于操作、易于入门，结果易于阅读的优点，一直备受数据分析人员的青睐，一般经过短期学习即可用SPSS做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。

第五阶段：数据挖掘与软件应用。 数据挖掘，英文是DataMining也叫作数据勘探，类似于采矿，但是数据是贫矿。我们需要结合行业课题，利用数据挖掘工具，建置数据挖掘模型，发掘规律和商业价值。另外数据挖掘是交叉学科，涉及统计学、计算机、机器学习、运筹学等多门学科，是一个运用广泛和富有前景的学科领域。