數(shù)據(jù)分析理論基礎主要包括以下幾個方面：

1. 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程，包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則學習、預測等方法。

2. 統(tǒng)計分析：統(tǒng)計分析是對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計和推斷性統(tǒng)計的方法，包括均值、方差、標準差、相關性分析、回歸分析、假設檢驗等。

3. 機器學習：機器學習是讓計算機通過學習數(shù)據(jù)來改進其性能的科學，包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等方法。

4. 可視化：可視化是將數(shù)據(jù)以圖形的方式展示出來的技術，可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)，常見的可視化工具有Excel、Tableau、PowerBI等。

5. 數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫是一種用于存儲和管理大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，它可以提供數(shù)據(jù)查詢、報表生成等功能。

6. 大數(shù)據(jù)處理：大數(shù)據(jù)處理是指對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行處理和分析的技術，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘等。

7. 數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)安全是指保護數(shù)據(jù)免受未授權訪問、篡改和泄露的技術，包括加密、訪問控制、審計等。