掌握数据分析技术，支撑复杂商业决策 无论是数据规模的爆炸式增长，还是国内市场数据分析师的供不应求，似乎都在告诉我们，一个数据价值爆发的时代已经来临。 掌握数据分析的方法，将帮助你提升工作和决策的效率，挖掘别人看不见的信息和价值。从现在开始，像数据分析师一样从分 析的角度，客观、系统地思考业务问题，然后得出能够影响这些业务的解决方案。

1.最简单的学习框架，拒绝知识冗余 2.一线企业案例，重现实际业务问题 3.在线赛题，实时获取比赛成绩 4.代码打包，复现课堂案例

1.野路子的初级分析师 你从事最基础的数据工作，用Excel 进行机械的采集、统计，本课程帮助 你系统学习编程、统计知识和分析方 法，了解一线企业的项目需求和实现， 胜任更专业的数据分析工作。 2.想入行/转行的求职者 你是有前瞻眼光的理工科学生，或技术开发者，但不满足于现状，本课程将帮你打开职业的新可能。若你对数据热忱，向往高薪和广阔前景，通过这门课你将从零掌握数据分析核心技能。 3.要用数据撕逼的互联网人 你从事产品、运营、市场等非技术工作，但希望工作、方案、建议是基于客观的数据分析，这门课涉及的数据获取、存储、分析等技能将成为你不可替代的核心价值。

我们会在课程、资料中输出所有的需要的基础知识，一步步掌握数据分析的技能，即便你没有任何基础，也无需担心;当然，如果你了解一些编程、概率统计、计算机等方面的知识会让你的学习更加高效。

为保证学习效果，建议每周至少学习5-8小时，以下建议学习时间为观看视频课程、查看课 后资料、完成练习题等时间之和

1. 认识数据分析，搭建环境 建议学习时间:1天 了解数据分析的应用场景，以及实际业务中数据分析的基本流程，对学习路径有深入的认识， 做好编程环境搭建等数据分析的准备工作。 2. 从互联网获取你想要的数据 建议学习时间:2周 了解获取公开数据集的方法。学习Python的基础知识，并通过Python爬虫来获取你想要的数 据。你将了解基于API和网页两种形式的爬虫，以此你可以获取绝大多数网页数据。 3. 用SQL存储和提取数据 建议学习时间:2周 学习SQL数据库的基本知识与操作语句，学会建立数据表、索引，实现数据的插入和读取，当 你把所得数据存储进数据库后，能够进行数据的筛选、分组、聚合、排序以及重复值处理等工 作，提取出你想要的数据。 4. 用统计和编程技术分析数据 建议学习时间:3周 学习数据分析中必备的概率、统计知识，了解常用于分析的指标，学习回归分析、统计建模和 更高级的机器学习算法，并在实际的案例中应用numpy、pandas等python包进行数据分析， 得出基于数据的结论。 5. 数据分析全流程实战并形成报告 建议学习时间:1周 从问题定义、数据获取、数据预处理到数据分析、报告撰写，全方位的数据分析训练，学会独 立分析商业问题，并通过数据分析的方法得出结论并作出决策。