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　　熟悉广泛的数据分析工具。

　　数据分析工具非常多，建议选择一些常用的数据分析工具进行学习。这些工具通常都有相应的文档和教程，可以帮助你入门。

　　深入了解各大专业的数据分析方法。

　　不同的业务领域有不同的数据分析方法，建议选择一些与自己业务相关的数据分析方法进行深入学习。这样能够更好地理解业务问题，并且能够设计出更符合业务需求的数据分析方案。

　　精通大数据技术。

　　大数据技术是数据分析中非常重要的一部分，建议选择一些与大数据相关的技术进行学习。这些技术通常都有相应的社区和论坛，可以帮助你与其他数据分析师交流和学习。

　　学习机器学习及数据挖掘。

　　机器学习和数据挖掘是是数据分析中的重要分支，建议选择一些与机器学习和数据挖掘相关的书籍进行学习。这些书籍通常会提供实践机会，帮助学生将所学的知识应用到实践中。

　　开发关注业务数据库。

　　数据分析师需要时刻关注业务数据库的变化，并且能够定位问题。建议选择一些开源的数据库管理工具进行学习，并且尝试开发一些小型的数据分析工具。