数据分析的学习阶段可以大致分为以下几个步骤：

1. 初识数据分析：这一阶段主要是初步了解数据分析、培养数据分析的思维（如PSET、5W2H分析法、逻辑树等），并学习常见的十四种数据分析方法，如象限分析、多维分析、假设分析、二八分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析等。同时，结合实际的商业项目进行实操练习，对于技术的掌握理解和工作经验的积累有真实的意义。

2. Excel数据分析：Excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。对于没有经验的你，Excel是一款必须熟练的工具。

3. 数据库语言SQL：在数据获取阶段，需要掌握SQL这种数据库语言，懂得如何从数据库中取到你需要的数据。

4. 数据分析工具的进阶：在这个阶段，主要的目标是掌握数据分析的方法，并将其运用在实际的项目中。这包括对Excel、PowerBI、SQL数据库、Python、Matlab等工具的熟练运用。

5. 数学基础和分析思路：这是数据分析的重要内力，包括概率论、数理统计、线性代数、最优化理论等数学知识，以及对应的分析思路。

6. 机器学习：机器学习是现代数据分析的重要组成部分，对于非编程出身的同学可能需要投入更多的时间和精力去学习和实践。