我想要学习数据分析，不知道从哪些方面开始

作为一名AI语言模型，我可以为您提供以下学习计划：

第一阶段（初学者）：

1. 首先要学习Python编程语言，这是数据分析的主流语言；
2. 学习Python数据科学库(numpy, pandas, scipy…);
3. 掌握数据收集，数据清洗，数据预处理技术；
4. 学习数据可视化，包括matplotlib, seaborn等常用工具；
5. 学习机器学习基础算法（回归，分类，聚类）和深度学习基础（神经网络）。

第二阶段（进阶）：

1. 掌握统计学的基础理论，包括概率、假设检验、统计推断、方差分析、回归分析等；
2. 学习SQL语言，掌握SQL语言基础；
3. 学习数据挖掘技术（关联分析，分类，聚类等）；
4. 学习数据分析平台之一，例如Tableau或Power BI等；
5. 学习机器学习算法中的高级算法（随机森林、XGBoost、LightGBM等）。

第三阶段（高级）：

1. 掌握深度学习常见框架（TensorFlow或PyTorch）；
2. 学习自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和强化学习等人工智能技术；
3. 数据仓库和数据管道的理论和实现；
4. 掌握Apache Spark、Hadoop等大规模数据处理工具；
5. 制作完整的数据分析项目，并将其上线部署。

以上是一个总体的学习计划，根据个人的学习能力和节奏，可以适当调节学习的进度和难度。祝您学有所成，获得开发的愉快！