首先呢自己并不算是一个小白，先说明一下目前以及掌握的相关技术栈吧：
1. Python基础（想要学习数据分析，Python是绕不过去的一门语言，需要熟练掌握）
2. MySQL（我们在数据分析的时候，数据大部分会存储在数据库中，所以对数据库的学习必不可少，当然也有其他数据库语言，自己酌情学习，个人比较推荐先学习MySQL数据库的）
3. 爬虫（获取数据的途径之一，目前只是初步掌握，正常爬爬数据没有太大问题）
4. 三剑客numpy，pandas，matplotlib（初步了解，之后会编写文章进行进一步的掌握了解）
以上就是我目前已掌握的数据分析相关的技术栈。
接下来我将罗列出自己目前了解的学习技术分析所需要的技术栈，也就是自己目前的学习路线：
（1）Python基础
我们需要掌握Python的基础语法，特别是分支结构、循环语句、函数以及数据类型的用法等，这在我们分析数据时是一定会用到的，其他的比如面向对象之类的只要了解就可以了。
（2）MySQL
将MySQL排在第二的原因是我们之后学习爬虫也好又或者学习其他的，不可避免的会对数据库进行操作，数据库的学习也不需要太深入，会基本的数据库和表创建以及增删改查即可，重点要掌握的是数据库的查询能力，对一些分组，优化查询要有一定的能力。
（3）爬虫
在前期，我们并没有数据来源，正所谓巧妇难为无米之炊，学习数据分析没有数据怎么行呢，当然我们也可以在互联网中获取学习资源之类的来获取数据，不过学习爬虫也是获取数据比较快捷的方法，在之后我们自己分析项目时，并不会有人将数据递到你的手里，所以自己掌握获取数据的能力还是很重要的。
（4）三剑客
我将三剑客numpy、pandas、matplotlib放在爬虫后面的原因是三剑客用到的还是Python有关的知识，我们可以通过numpy和pandas进行数据处理以及数据清洗，最后通过matplotlib进行数据可视化，这些是需要掌握的基本技能。
（5）BI工具
BI工具（Business Intelligence）是一种用于解析和可视化大量数据的软件工具。它将帮助我们更加方便快捷的进行数据处理，我们通过三剑客的学习对如何进行数据处理有了一个基本的了解后，需要通过运用工具来为我们提升效率，所以BI工具的掌握必不可少。
（6）统计思维以及机器学习的数学基础
在数据的分析中，我们一定会用到数学的思维对数据进行整理划分，统计思维和机器学习的数学基础为数据分析提供了理论和方法的基础，帮助分析师理解和描述数据、推断和检验假设、建立和优化预测模型。通过运用数学基础，数据分析师可以进行更加准确、稳健和有效的数据分析和预测工作。
（7）机器学习
机器学习我目前还没有一定的了解，只知道机器学习可以帮助进行预测和分类、自动化决策、异常检测和个性化推荐等任务，但是其重要性不言而喻，等我学习有一定了解后再做补充。
（8）数据仓库
在我的理解中，数据仓库算是数据库的加强版，有着数据库没有的强大功能，数据仓库提供了数据集成、高性能查询、历史数据存储和数据安全等功能，为数据分析提供了强大的助力。
学习理论知识固然重要，但是知识不落地那就是空中楼阁，指不定你那天就忘了丢弃了，在学习过程中我们一定要多加练习来巩固知识，寻找一些项目进行实战。
我们在学习过程中也可以去多看看数据分析的相关案例，要知道，数据分析不仅仅是学了知识就能掌握的，这之中有很多是理论知识给不了我们的，大家多看看案例多了解了解，共勉！
我呢是一个初入数据分析领域的小白，编写的内容仅仅给到一个参考性，来创作发布文章也是突发奇想，想通过这种方式对自己学到的东西做一个总结和记录，也希望能对大家有一定的帮助，当然有大佬来评论区指点一下我也再好不过hh。