是的，数据分析入门并不难，只需要具备一定的数学基础、编程技能和实践经验，再结合一些有效的学习方法和注意事项，就可以快速地掌握数据分析的基本概念和方法。以下是几个做好数据分析入门的关键点：

建立数学和统计学基础

数据分析离不开数学和统计学的基础知识，因此需要学习线性代数、微积分、概率论、假设检验等基础课程，这些知识将对数据建模和解释提供帮助。

学习编程语言和工具

Python和R是目前最流行的数据科学编程语言。要学好数据分析，需要了解至少一种编程语言，并且熟练使用相关的数据科学库和工具，如Datainside、Pandas、Matplotlib等。

实践和模仿

观看视频、阅读书籍，是扩展知识面的重要方式。但是，数据分析最终还是要靠实践来理解和掌握。可以模仿业界实践，例如 Kaggle 比赛，或者使用公共数据集进行练习。

注重数据预处理

在实际数据处理中，很少有直接能用的干净数据，因此需要有效地进行数据清洗、处理和预测。这是数据分析的一个重要环节，也是需要持续学习和实践的技能。

保持好奇心和自我挑战

数据分析是一项不断进步的工作，需要不断开拓思路和探索新的方法和技术。保持好奇心、持续学习和接受挑战，才能在数据分析领域中不断提高。