數(shù)據(jù)分析與可視化基礎(chǔ)主要包括以下幾個方面：

1. 數(shù)據(jù)收集與整理：這是數(shù)據(jù)分析的第一步，需要對原始數(shù)據(jù)進行清洗、篩選和整理，以便后續(xù)的分析和可視化。這包括數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、格式轉(zhuǎn)換、缺失值處理、異常值處理等。

2. 數(shù)據(jù)分析方法：數(shù)據(jù)分析的方法有很多種，如描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析、回歸分析、時間序列分析等。這些方法可以幫助我們理解數(shù)據(jù)的基本特征和關(guān)系。

3. 數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形的形式展現(xiàn)出來的技術(shù)。常用的數(shù)據(jù)可視化工具有Excel、Tableau、PowerBI等。數(shù)據(jù)可視化可以幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。

4. 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程。常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、預(yù)測等。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助我們從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息。

5. 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是讓計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測的技術(shù)。常用的機器學(xué)習(xí)方法有決策樹、隨機森林、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。機器學(xué)習(xí)可以幫助我們解決一些復(fù)雜的問題，如推薦系統(tǒng)、語音識別、圖像識別等。

6. 大數(shù)據(jù)技術(shù)：隨著數(shù)據(jù)量的增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)無法滿足需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括分布式計算、云計算、Hadoop等，可以幫助我們處理海量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析的效率。

7. 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)學(xué)科，包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計、假設(shè)檢驗等。掌握統(tǒng)計學(xué)知識可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。