1、学习数学和统计学基础知识

数学和统计学是数据分析的基础，新手需要具备一定的数学和统计学基础，如线性代数、概率论、数理统计等。这些基础知识可以通过在线课程、教材、公开课等学习途径进行学习。建议选择针对初学者的入门级课程进行学习，如Coursera、edX等平台上的入门级课程，对初学者友好且有讲解。

2、学习大数据技术

学习大数据技术是学习大数据分析的前提。大数据技术包括分布式存储、分布式计算、数据挖掘、机器学习等。学习大数据技术可以通过相关的书籍、在线课程、培训班等途径。初学者可以通过了解 Hadoop、Spark 等分布式存储和计算工具，了解数据挖掘和机器学习的基础算法和方法，为后面的学习打下基础。

3、掌握数据分析工具

学习使用数据分析工具是学习大数据分析的重要一步。常见的数据分析工具包括 Python、R、SQL 等。新手可以通过学习基础语法、编写简单的数据分析程序来逐渐熟悉工具的使用。Python 和 R 是两种较为流行的数据分析工具，可通过相关教程进行学习。SQL 是关系型数据库的查询语言，对于掌握关系型数据库的数据分析也是必不可少的。

4、实践项目

通过实践项目来巩固和深化知识，也是学习大数据分析的必要手段。新手可以找一些简单的数据分析项目，例如对某个行业的数据进行分析、对某个问题进行预测等，通过实践项目来锻炼自己的分析能力和实践经验。可以通过一些开源数据集来进行分析，如 Kaggle 等，也可以尝试进行一些个人兴趣项目，如对音乐、电影等数据的分析。

5、参与社区和交流

参与大数据分析社区和交流，可以了解最新的技术和行业动态，也可以和其他从业者交流经验和技巧，这对新手的学习和成长非常有帮助。可以加入一些在线社区，如 GitHub、Stack Overflow、CSDN 等，也可以和其他从业者交流经验和技巧，这对新手的学习和成长非常有帮助。