要学好编程数据分析，你可以遵循以下步骤：
掌握基础统计学知识
学习基本的统计概念，如平均值、中位数、标准差、方差、概率分布等。
理解描述性统计和推断性统计的方法。
通过阅读统计学教材或参加相关课程来系统学习这些知识。
掌握假设检验、回归分析等高级统计内容。
学习编程语言
选择Python或R作为数据分析语言。
学习编程语言的基本语法，包括变量、数据类型、控制结构、函数和类等。
通过在线教程、自学视频、参加编程课程等方式学习编程语言。
学习并掌握数据处理、分析和可视化的常用库，如Python的Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn，R的dplyr、ggplot2等。
熟悉数据分析工具
学习使用专业的数据分析工具，如FineBI，它支持多种数据源的接入和可视化。
通过拖拽式操作创建图表和报表，进行数据探索和分析。
利用工具提供的数据清洗、数据建模和多维分析功能。
进行实战项目
选择实际的数据集进行项目练习，如分析某一领域的数据集，进行数据清洗、处理和可视化。
通过解决实际问题，加深对数据分析概念和方法的理解。
利用在线资源和课程
参加在线课程，如Codecademy、Coursera等，学习编程和数据分析知识。
利用免费资源，如Jupyter Notebook或Spyder等集成开发环境，进行数据分析和可视化。
参与数据分析社区
加入数据分析相关的论坛和社区，与其他数据分析师交流经验和技巧。
参与社区活动和比赛，提升自己的实践能力和解决问题的能力。
培养业务理解能力
理解业务需求和数据背后的业务逻辑，以便更好地进行数据分析。
通过分析业务数据，为业务决策提供有价值的见解。
持续学习和更新知识
数据分析是一个不断发展的领域，需要持续学习新的技术和方法。
关注行业动态，学习新的数据分析工具和技术。
通过以上步骤，你可以逐步建立起编程数据分析的技能，并在实际工作中应用所学知识。记住，实践是学习编程数据分析的关键，不断的项目练习和实际应用将帮助你巩固和提高自己的技能。