数据分析的基本要求包括以下几点：理解数据分析的基本概念和方法；
熟练掌握数据处理和统计工具，如Excel、SPSS、Python等；
具备数据挖掘能力，了解各类算法及其应用场景；具有数据可视化能力，能够用图表概括数据并输出相关分析结果；具备较好的沟通和表达能力，能够向非专业人士清晰地阐述数据分析结果。
数据分析的四个步骤包括：问题定义、数据收集、数据处理和数据分析。
第一步是定义需要解决的问题，并指定分析目标和指标。
第二步是收集数据，数据来源可以是内部或外部渠道。
第三步是数据处理，对数据进行清洗、转换、集成、规范化等处理方式，以便更好地进行分析。
最后一步是数据分析，对数据根据目标和指标进行分析，利用可视化工具呈现分析结果，从而推断出结论和决策建议。整个过程需要结合具体业务、技术和工具进行考虑，以达到最优的数据分析效果。
以下是其中几种常用的方法：
1. 描述性统计：通过计算平均值、中位数、标准差等指标来描述数据的中心趋势和离散程度。
2. 数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图等）将数据直观地展现出来，帮助人们更好地理解数据。
3. 假设检验：通过对样本数据进行统计推断，判断某些假设是否成立。
4. 回归分析：研究变量之间的相关关系，建立回归模型来预测或解释因变量的变化。
5. 聚类分析：将相似的数据点分组，形成不同的簇，帮助发现数据中隐藏的结构或规律。
6. 时间序列分析：研究随时间变化的数据，预测未来的趋势和周期性。
7. 因子分析：通过找出共同的因素，将多个相关变量简化为少数几个无关的综合因素。