首先，大数据分析技术是可以从零基础开始学起的，但是需要一个系统的学习过程。优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径，虽然数学和统计学具有一定的难度，但是可以从基础部分开始学起，然后根据实验要求再逐步深入，这个问题没人回答原因可能就是大家对你的问题很懵圈，小学一年级就学数学了你说你零基础。
1、零基础怎样学数据分析？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的，数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起。
通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的，对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的，
机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集，机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题。
学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景，通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择。一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率，
2、如何零基础学数学？
零基础学数学？这个问题没人回答原因可能就是大家对你的问题很懵圈，小学一年级就学数学了你说你零基础？作为当年的理科生，数学一只是过百，我的经验就是一句话，没有捷径，多做题，题海战术很多专家说没用，你把他叫来我俩唠唠，能唠死他，就忽悠人走什么捷径，买它的课程，别扯了，带歪了一批又一批啊，我告诉你们，学数学，必须大量做题估计思考，培养出思维的深度和广度，你的数学就成了。
3、零基础的人，怎么自学数据分析？
优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径，市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周，第一周：Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下，了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。
excel的各类函数很多，完全不需要学全，重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数，重中之重是学会vlookup和数据透视表。这两个对后续的数据转换有帮助，学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理，
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀，网上多找些习题做，Excel是熟能生巧，养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨，表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。附加学习：1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。
