数学是数据分析的基础，但并不是说数学不好就一定不能做好数据分析。数据分析是一个涉及统计学、概率论、计算机科学等多个领域的综合性工作，它不仅仅依赖于数学知识，还需要对数据有深入的理解、良好的逻辑思维能力和一定的编程技能。
以下是一些建议，可以帮助数学不好的人通过其他方式做好数据分析：
1. 学习统计和概率：虽然数学基础很重要，但是统计和概率的知识同样重要。了解如何收集、处理和分析数据，以及如何使用统计方法来解决问题，这些都是数据分析中不可或缺的技能。
2. 理解业务背景：数据分析不仅仅是数字游戏，更重要的是要理解数据背后的故事。如果可能的话，尝试了解你的数据是如何收集来的，以及这些数据所代表的业务场景。
3. 使用可视化工具：数据分析的一个重要方面是能够将复杂的数据以直观的方式展示出来。学会使用各种图表和可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等，可以帮助你更好地理解和解释数据。
4. 学习编程语言：掌握至少一种编程语言，如python或r，可以帮助你进行数据处理和分析。这些语言有大量的库和工具，可以简化数据分析的复杂性。
5. 实践和经验：理论知识需要通过实践来巩固。尝试自己解决一些实际问题，或者参与一些数据分析项目，这样可以帮助你积累经验，提高自己的数据分析能力。
6. 培养逻辑思维：数据分析需要很强的逻辑推理能力。通过解决各种问题，你可以锻炼自己的逻辑思维能力，这对于数据分析来说是非常重要的。
7. 持续学习：数据分析是一个不断发展的领域，新的技术和方法不断出现。保持好奇心和学习的热情，不断更新自己的知识库，可以让你在数据分析的道路上走得更远。
总之，虽然数学是数据分析的基础，但它并不是唯一的要求。通过上述的方法，即使数学不是很好的人也可以在数据分析领域取得成功。重要的是要有正确的学习态度和方法，不断提升自己的技能和知识。
