對比互聯網各個崗位的裁員程度可以發現， 數據分析相關崗位正在不斷的擴招。 而從各大招聘網站中也可看到， 數據分析能力幾乎成為每個崗位的必備技能。 什么原因讓企業如此重視“數據人才”？
伴隨滴滴出行、智慧營銷等的落地商用，部分企業嘗到了數據帶來的巨額紅利，各大企業開始關注曾經“無用”的數據。
如今，企業每天會產生海量的數據，BAT日均數據更是達到了PB級別。
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因此，企業需要大量的專業人才來分析挖掘數據的價值，以提升企業利潤。所以市場上才會出現如此巨大的數據人才需求。可以說，數據分析將會是每個程序員個人能力最重要的補充，也是BAT這類大公司急招人才的必備技能。
但是一提數據分析，很多人就覺得無從下手，知識點零散總是抓不住重點，學習起來相當吃力，常常毫無頭緒，搞不清關鍵數據。
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本資料主要包含兩大內容（由于篇幅原因只列出主要知識點，詳細資料請掃碼領取）：
一、基礎篇-數據分析必備技能
本部分由淺入深系統化講解，內容詳盡，囊括了平時學習工作中經常用到的分析技能，特別適合對數據分析感興趣想要入門提高的人學習。
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- 主要包含5個知識點： 1. 基礎-Exce l 數據可視化 Excel經典10種 數據表； Excel函數 offset的3種動態圖表； Matplotlib 5個必會基礎用法； Matplotlib 5 種常用圖表繪制； Matplotlib 2種三維圖形繪制。 2. 基礎-Python數據可視化 JIEBA分詞繪制詞云圖； Pandas中的繪圖函數； 統計與機器學習-散點圖矩陣； 統計與機器學習-邏輯回歸； 3步輕松繪制決策樹 3. 進階-使用SQL實現數據操作 SQL基礎語法； SQL表連接； SQL普通函數； SQL窗口函數； SQL優化 4. 進階-K-means聚類分析 利用K-Means聚類分析做客戶分群； 利用客戶關系模型對客戶進行細分； 3種工具快速實現客戶價值分析； 案例： 互聯網金融行業客戶價值分析 5. 高級-數據挖掘邏輯回歸 數據挖掘應用前景； 邏輯回歸預測算法； 信用評分卡 ； 建立評分模型流程和統計量； 生成信用評分模型
二、進階篇-常用數據分析方法論
本節內容介紹了驗證分析與建模預測，理論與實戰結合，特別適合缺少系統分析理論支撐或想深耕數據分析領域的人學習，對你進入大廠或者從事數據工作會有不少幫助。
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