现如今，互联网行业的每个人都知道数据的价值，很多人也为此学了一堆的数据分析工具，但面对问题，还是不知道如何去分析。

我们在奔向升职加薪的路上，总会遇到这些问题：

面对数据问题，没有思路，怎么办？

面对一堆数据，该如何下手去分析？

面试中的业务问题如何去回答？

工作一两年，从岗位本身学不到更多的额外知识？

这就需要你掌握更有效的数据分析工具和方法，学会数据分析思维。

从各大招聘网站中可以看到，今年招聘信息少了很多，但数据分析相关岗位有一定增加， 而数据分析能力几乎已成为每个岗位的必备技能。是什么原因让企业如此重视 “数据人才”？

• 伴随滴滴出行、智慧营销等的落地商用，部分企业尝到了数据带来的巨额红利，各大企业开始关注曾经 “无用” 的数据。
• 如今，企业每天会产生海量的数据，BAT 日均数据更是达到了 PB 级别。

但是一提数据分析，很多人就觉得无从下手，知识点零散总是抓不住重点，学习起来相当吃力，常常毫无头绪，搞不清关键数据。

今天就给大家提供一些数据分析方面的学习文档，学会后让你快速提升业务能力，从此告别面试被问倒的尴尬、开会没有话语权的囧境，帮你轻松实现职场进阶、高薪收入，远离被优化的风险。

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• 主要包含 5 个知识点：

1. 基础 - Excel 数据可视化 Excel 经典 10 种 数据表； Excel 函数 offset 的 3 种动态图表； Matplotlib 5 个必会基础用法； Matplotlib 5 种常用图表绘制； Matplotlib 2 种三维图形绘制。
2. 基础 - Python 数据可视化 JIEBA 分词绘制词云图； Pandas 中的绘图函数； 统计与机器学习 - 散点图矩阵； 统计与机器学习 - 逻辑回归； 3 步轻松绘制决策树
3. 进阶 - 使用 SQL 实现数据操作 SQL 基础语法； SQL 表连接； SQL 普通函数； SQL 窗口函数； SQL 优化
4. 进阶 - K-means 聚类分析利用 K-Means 聚类分析做客户分群； 利用客户关系模型对客户进行细分； 3 种工具快速实现客户价值分析； 案例： 互联网金融行业客户价值分析
5. 高级 - 数据挖掘逻辑回归数据挖掘应用前景； 逻辑回归预测算法； 信用评分卡 ； 建立评分模型流程和统计量； 生成信用评分模型

主要包含 6 个知识点：

1. 数据集中趋势 数理统计基础之均值、中位数、众数、三者之间的关联与对比
2. 假设检验 推论统计之假设检验概念；小概率事件；P-Value 与显著性水平；假设检验步骤 多元线性回归程序与可视化 Python 实现多元线性回归；3D 可视化拟合效果逻辑回归模型 模型简介；分类思想； sigmoid 函数 分类模型评估指标 分析模型评估之正确率、精准率、召回率、F1 调和平均值数据分析基本流程之 AQI 分析与预测 数据分析基本流程；流程对比理解
   
   

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