数据分析零基础的学习路径可以大致分为以下几个阶段：

数据分析思维培养

培养数据分析思维模式，掌握数据分析逻辑，包括信度与效度思维、分类思维、聚类思维等。

统计学基础学习

掌握统计学的基本概念、概率论和假设检验等知识，理解统计分析在数据分析中的应用。

数据收集和整理

学习如何有效地收集、整理和清洗数据，掌握数据清洗的基本方法和技巧。

数据分析工具和编程语言

学习使用常见的数据分析工具和编程语言，例如Excel、Python、R等，并掌握它们的基本操作和常用函数。

Excel：入门基础必学，如B站《王佩丰Excel基础教程24讲》。

Tableau：有Excel基础后再学习，如B站《Tableau零基础教程》。

SQL：分析师必须掌握，如B站《课程2.0|SQL从入门到实战》。

Python：前面3个掌握后，最后再学，如B站《孙兴华Python数据三部曲》。

数据分析方法和技巧

学习常用的数据分析方法和技巧，例如描述性统计分析、数据可视化、回归分析、聚类分析等。

实践项目

通过实际项目来应用所学知识，提高自己的数据分析能力。建议多参与公司或团队的项目，听取业务方的意见，通过实战提高自己对业务需求的理解。

持续学习和跟进

数据分析是一个不断发展的领域，需要持续学习和跟进最新的技术和方法。可以通过阅读相关书籍、博客、参加在线课程等方式来保持学习。

建议从Excel开始学习，逐步掌握Python和SQL，同时注重实践项目的应用，以不断提高自己的数据分析能力。