從各大招聘網站中可以看到，今年招聘信息少了很多，但數(shù)據(jù)分析相關崗位有一定增加，而數(shù)據(jù)分析能力幾乎已成為每個崗位的必備技能。是什么原因讓企業(yè)如此重視“數(shù)據(jù)人才”？

• 伴隨滴滴出行、智慧營銷等的落地商用，部分企業(yè)嘗到了數(shù)據(jù)帶來的巨額紅利，各大企業(yè)開始關注曾經“無用”的數(shù)據(jù)。

• 如今，企業(yè)每天會產生海量的數(shù)據(jù)，BAT日均數(shù)據(jù)更是達到了PB級別。

因此，企業(yè)需要大量專業(yè)人才來分析挖掘數(shù)據(jù)的價值，以提升企業(yè)利潤。所以市場上才會出現(xiàn)如此巨大的數(shù)據(jù)人才需求?？梢哉f，數(shù)據(jù)分析將是每個從業(yè)者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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

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（ps：篇幅原因只列出關鍵知識點，詳細資料掃碼領取）

一、基礎篇-數(shù)據(jù)分析必備技能

本部分由淺入深系統(tǒng)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(shù)據(jù)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-Excel數(shù)據(jù)可視化??

  Excel經典10種數(shù)據(jù)表；Excel函數(shù)offset的3種動態(tài)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(shù)據(jù)可視化?

  JIEBA分詞繪制詞云圖；Pandas中的繪圖函數(shù)；統(tǒng)計與機器學習-散點圖矩陣；統(tǒng)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(xiàn)數(shù)據(jù)操作?

  SQL基礎語法；SQL表連接；SQL普通函數(shù)；SQL窗口函數(shù)；SQL優(yōu)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(xiàn)客戶價值分析；案例：互聯(lián)網金融行業(yè)客戶價值分析

  5. 高級-數(shù)據(jù)挖掘邏輯回歸

  數(shù)據(jù)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(tǒng)計量；生成信用評分模型

二、進階篇-常用數(shù)據(jù)分析方法論

本節(jié)內容介紹了驗證分析與建模預測，理論與實戰(zhàn)結合，特別適合缺少系統(tǒng)分析理論支撐或想深耕數(shù)據(jù)分析領域的人學習，對你進入大廠或者從事數(shù)據(jù)工作會有不少幫助。

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• 主要包含6個知識點：

  1. 數(shù)據(jù)集中趨勢?

  數(shù)理統(tǒng)計基礎之均值、中位數(shù)、眾數(shù)、三者之間的關聯(lián)與對比

  2. 假設檢驗?

  推論統(tǒng)計之假設檢驗概念；小概率事件；P-Value與顯著性水平；假設檢驗步驟?

  3. 多元線性回歸程序與可視化?

  Python實現(xiàn)多元線性回歸；3D可視化擬合效果

  4. 邏輯回歸模型?

  模型簡介；分類思想；sigmoid函數(shù)??

  5. 分類模型評估指標?

  分析模型評估之正確率、精準率、召回率、F1調和平均值

  6. 數(shù)據(jù)分析基本流程之AQI分析與預測?

  數(shù)據(jù)分析基本流程；流程對比理解?

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總結

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