1、了解数据分析需要提前知道的至少5个关键的背景知识点：

a.统计学基础：数据分析的核心是统计，因此对统计学的基础知识有深入的理解是非常重要的。

b.编程技能：数据分析通常需要使用编程语言来处理和分析数据，如Python、R等。

c.数据库知识：数据分析需要从数据库中提取数据，因此对数据库的基本操作和理解是必不可少的。

d.业务理解：数据分析不仅仅是数字的游戏，更重要的是理解业务背景和目标，以便更好地解释和应用结果。

e.数据可视化：数据可视化是将复杂的数据转化为易于理解的图形，这对于数据分析的结果展示非常重要。

2、数据分析的基本且详细全面的讲解：

数据分析是一种利用统计和计算机科学技术从大量数据中提取有用信息的过程。它包括数据收集、数据清洗、数据探索、模型建立、模型评估和结果解释等步骤。在这个过程中，我们需要使用各种统计方法和算法，如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

3、举一个具体详细的例子让你更容易理解这个知识概念和知识应用：

a.问题描述：假设我们是一家电商公司，想要通过分析用户的购买行为来提高销售额。

b.问题分析：我们需要从大量的用户购买数据中找出影响销售额的关键因素，并预测未来的销售趋势。

c.为什么用该知识点：这个问题可以通过数据分析来解决，我们可以使用回归分析来找出影响销售额的关键因素，然后使用时间序列分析来预测未来的销售趋势。

d.知识应用过程和解答步骤：首先，我们收集并清洗数据，然后使用回归分析找出影响销售额的关键因素，最后使用时间序列分析预测未来的销售趋势。

e.问题计算结果：通过数据分析，我们找到了影响销售额的关键因素，并成功预测了未来的销售趋势。

4、数据分析所带来的对社会、世界、行业的影响和改变：

数据分析在社会、世界和行业中都有广泛的应用，它可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。例如，政府可以通过数据分析来制定更有效的政策；企业可以通过数据分析来提高生产效率和销售额；医疗机构可以通过数据分析来提高医疗服务的质量和效率。

5、扩展这个知识点，介绍至少5个相关知识给到：

a.机器学习：机器学习是数据分析的一个重要分支，它使用算法来自动学习和改进模型。

b.大数据技术：大数据技术可以帮助我们处理和分析大规模的数据。

c.人工智能：人工智能是另一个与数据分析密切相关的领域，它试图让机器模拟人类的智能行为。

d.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，它是数据分析的一个重要组成部分。

e.云计算：云计算提供了强大的计算能力，使得我们可以在云端进行大规模的数据分析。

6、如果想更加精进这个知识点需要怎样做：

如果你想更加精进数据分析这个知识点，你可以阅读一些相关的书籍，如《Python数据分析》、《R语言实战》等。此外，你还可以参加一些在线课程或者实际的项目来提高你的技能。同时，不断实践和思考也是非常重要的，只有通过实践才能真正掌握数据分析的技能。