1. 了解数据类型：熟悉不同的数据类型，如数字、字符串、日期、时间、布尔值等。
2. 掌握数据处理工具：学会使用excel、google sheets、tableau、power bi等工具进行数据清洗、整理和初步分析。
3. 学习编程语言：掌握至少一种编程语言，如python、r或sql，这些语言在数据分析中非常有用。
4. 理解统计学基础：了解基本的统计概念，包括描述性统计、概率论、假设检验、回归分析等。
5. 学习数据可视化：学会使用图表、图形和其他可视化工具来展示数据，以便更好地理解和解释数据。
6. 掌握数据库管理：了解如何使用数据库管理系统（dbms），如mysql、postgresql或mongodb，以及如何查询和管理数据。
7. 熟悉数据仓库技术：了解数据仓库的概念，包括etl（提取、转换、加载）过程，以及如何从数据仓库中提取数据进行分析。
8. 学习大数据技术：如果你处理的是大规模数据集，了解大数据技术，如hadoop、spark或nosql数据库，将是非常有用的。
9. 实践项目经验：通过实际项目来应用所学知识，无论是个人项目还是参与开源项目，都是很好的学习方式。
10. 持续学习和资源：保持对最新数据分析趋势和技术的关注，利用在线课程、教程、书籍和社区资源来不断学习和提高。
11. 培养解决问题的能力：数据分析不仅仅是收集和处理数据，更重要的是能够基于数据做出有根据的决策。培养批判性思维和解决问题的能力是非常重要的。
12. 沟通与协作：学会与他人有效沟通，特别是在团队环境中工作。数据分析往往需要跨部门合作，因此良好的沟通能力是必不可少的。
通过上述技能和知识点的学习，你可以为快速入门数据分析打下坚实的基础。实践是提高技能的最佳方式，所以尽量多动手操作，解决实际问题。