數(shù)據(jù)分析入門可以學(xué)習(xí)以下內(nèi)容：

1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：了解概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、描述性統(tǒng)計(jì)等基本概念，掌握數(shù)據(jù)收集、整理和分析的方法。

2. 數(shù)據(jù)處理工具：學(xué)習(xí)使用Excel、SPSS、R語言等數(shù)據(jù)處理工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、分析和可視化。

3. 數(shù)據(jù)可視化：掌握使用圖表、圖形、報(bào)表等工具將數(shù)據(jù)以直觀的方式呈現(xiàn)給非專業(yè)觀眾。

4. 數(shù)據(jù)庫知識：了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基本概念，學(xué)習(xí)SQL語言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和操作。

5. 數(shù)據(jù)挖掘：學(xué)習(xí)使用各種數(shù)據(jù)挖掘算法（如聚類、分類、回歸等）對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息。

6. 機(jī)器學(xué)習(xí)：了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和方法，學(xué)習(xí)如何使用Python等編程語言實(shí)現(xiàn)簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

7. 大數(shù)據(jù)技術(shù)：了解Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架的原理和應(yīng)用，學(xué)習(xí)如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

8. 業(yè)務(wù)分析：學(xué)習(xí)如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題，提高業(yè)務(wù)運(yùn)營效率。

9. 行業(yè)知識：了解不同行業(yè)的數(shù)據(jù)分析方法和特點(diǎn)，以便更好地為特定行業(yè)提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

10. 項(xiàng)目管理：學(xué)習(xí)如何規(guī)劃和管理數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行和成功交付。