每天自学Python,挑战年薪30W

广泛被应用的数据分析

谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单……

数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据……

数据分析人才热度也是高居不下,一方面企业的数据量在大规模的增长,对于数据分析的需求与日俱增;另一方面,相比起其他的技术职位,数据分析师的候选者要少得多。

数据源于麦肯锡

那么,小白如何快速获得数据分析的能力呢?知乎上有很多书单,你可能也听过很多学习方法,但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。

数据分析师应该具备哪些技能

要明确学习的路径,最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。

我们从拉勾上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息,来看看薪资不菲的数据分析师,到底需要哪些技能。

其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大,可总结如下:

SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理

会用Excel/SQL做基本的数据管理

会用脚本语言进行数据分析,PythonorR

有获取外部数据的能力,如爬虫

会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告

熟悉常用的数据挖掘算法:以回归分析为主

其次是数据分析的流程,一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:

高效的学习路径是什么?就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进,你会知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

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系统实战与数据思维

到这个时候,你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战,练习解决实际问题的能力。

上面提到的公开数据集,可以找一些自己感兴趣的方向的数据,尝试从不同的角度来分析,看看能够得到哪些有价值的结论。

你也可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题,比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等数据中都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候,你可能考虑的问题不是很周全,但随着你经验的积累,慢慢就会找到分析的方向,有哪些一般分析的维度,比如Top榜单、平均水平、区域分布、同比环比、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加,你会有一些自己对于数据的感觉,这就是我们通常说的数据思维了。

零基础学习数据分析,坑确实比较多,总结如下:

1.环境配置,工具安装、环境变量,对小白太不友好;

2.缺少合理的学习路径,上来Python、HTML各种学,极其容易放弃;

3.Python有很多包、框架可以选择,不知道哪个更友好;

4.遇到问题找不到解决办法,学习停滞不前;

5.网上的资料非常零散,而且对小白不友好,很多看起来云里雾里;

6.懂得技巧,但面对具体问题无法系统思考和分析;

……………………

正好,我们推出的这门系统的数据分析课程,就是按照以上的学习路径。是无数分析师的爬坑经验、以及无数本书的总结,让你少走弯路。30天,足够打败市面上多半所谓的分析师。

入门数据分析

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适应人群

市场研究人员

行业分析师

咨询公司从业者

证券分析师

数据分析专员

企业市场部人员

企业管理层人员

在校学生

有志从事上述相关职业的新秀

课程服务

在信息膨胀的当今,你会发现我们缺的不是数据,而是数据太多太杂导致我们无法很好利用起来。该课程基于数据获取及整理分析的角度,让你快速了解怎样写出一份优秀的市场研究报告,轻松掌握研究报告撰写技巧。在本课程中你会获取到:

多种数据获取的方法

丰富的数据来源

数据处理的工具及操作技巧

数据分析的常用方法

各种专业研究报告撰写技巧及框架

数据模型的搭建技能

授课方式

录播课+线上答疑

组队学习、告别拖延!

采用网站/小鹅通平台/证经学社APP

直接观看,无需下载任何附件

课程结束后,PPT/PDF文件发放给学员

课程及材料永久保存,方便复习回顾

报名方式

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Q请问可以和导师互动交流吗?

A可以在日常导师直播答疑的时候与导师互动交流及提问

Q如果错过课程,以及课程答疑或者是没时间准点观看怎么办?

A此次课程会有视频留存,导师答疑也有录音留存,可以课后随时进行学习。

Q请问有时候课程学习坚持不下去怎么办呢?

A此次课程会有助教全程负责各位学员上课事宜,如果有学员有拖延症,助教会在课前统一收集大家意愿并进行督促打卡哦。

Q请问我没有基础可以学习吗?

A没有问题,有不懂的地方可以利用答疑时间向导师进行咨询

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