学习计算机数据分析可以遵循以下步骤：
掌握编程语言
Python：因其简洁的语法和丰富的库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）而广受欢迎。学习Python可以从基本语法开始，然后逐步学习数据处理库和数据可视化库。
R：用于统计计算和图形，适合进行复杂的统计分析。
学习统计学基础
理解统计学概念如平均值、标准差、回归分析、假设检验等，可以通过在线课程、书籍或大学课程来学习。
了解数据清洗和预处理方法
数据清洗和预处理是数据分析中不可或缺的一步，包括处理缺失值、删除重复数据、格式化数据等。掌握这些方法可以通过学习相关工具和库（如Python的Pandas库）。
掌握数据可视化技术
学习使用数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Tableau等）将数据转化为直观的图表和图像，帮助更好地理解和解释数据。
学习机器学习算法
了解并学习常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、聚类等，以便进行更高级的数据分析。
选择合适的工具和平台
根据具体需求选择合适的数据分析工具和平台，如Excel、SQL、Python等，并通过实际项目练习来提高自己的技能。
建议
理论与实践相结合：在学习理论知识的同时，通过实际项目或模拟数据分析任务来巩固和应用所学知识。
持续学习：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工具。
多交流：参加数据分析相关的社区和论坛，与其他数据分析师交流经验和技巧，可以开阔视野并获取新的思路。