数据分析师是现代商业中非常重要的一部分，他们需要具备多种统计学知识才能从数据中得出正确的结论并指导商业决策。下面是数据分析师需要学习的一些统计学知识。

一、概率论基础

概率论是统计学的基础，它研究随机事件发生的可能性。对于数据分析师来说，了解概率论的基本概念和术语是非常重要的，例如条件概率、独立性、随机变量等等。此外，数据分析师还需要掌握概率分布和累积分布函数，例如二项分布、泊松分布、正态分布等等。这些分布函数在数据分析中经常被用来描述随机变量的特征和预测结果。

二、统计推断

统计推断是统计学中非常重要的一个领域，它涉及到如何从样本数据中推断出总体数据的特征和关系。数据分析师需要了解假设检验、方差分析、回归分析等统计推断方法，这些方法可以帮助他们确定数据中的异常值和趋势，以及比较不同组之间的差异和相似性。

三、回归分析

回归分析是一种常用的统计分析方法，它用于研究一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。数据分析师需要掌握线性回归、逻辑回归、多元回归等不同的回归分析方法，并了解如何选择合适的回归模型和评估模型的准确性。

四、时间序列分析

时间序列分析是研究时间数据的统计方法，它可以帮助数据分析师了解数据的长期趋势、季节性变化和周期性变化。数据分析师需要掌握时间序列分解、季节性调整、趋势分析等基本方法，并了解如何使用ARIMA模型、VAR模型等高级时间序列分析方法。

五、数据挖掘技术

数据挖掘是一种从数据中挖掘有用信息和模式的技术，它可以帮助数据分析师发现数据之间的关联性和规律性。数据分析师需要掌握常用的数据挖掘技术，例如聚类分析、决策树分析、神经网络等等，并了解如何使用不同的工具和软件进行数据挖掘和分析。

以上是数据分析师需要学习的一些统计学知识，这些知识可以帮助他们从数据中得出正确的结论并指导商业决策。当然，这些知识只是统计学中的一部分，数据分析师还需要不断学习和更新自己的知识和技能，以适应不断变化的市场需求和商业环境。