現如今，網際網路行業的每個人都知道資料的價值，很多人也為此學了一堆的資料分析工具，但面對問題，還是不知道如何去分析。
我們在奔向升職加薪的路上，總會遇到這些問題：
面對資料問題，沒有思路，怎麼辦？
面對一堆資料，該如何下手去分析？
面試中的業務問題如何去回答？
工作一兩年，從崗位本身學不到更多的額外知識？
這就需要你掌握更有效的資料分析工具和方法，學會資料分析思維。
從各大招聘網站中可以看到，今年招聘資訊少了很多，但資料分析相關崗位有一定增加， 而資料分析能力幾乎已成為每個崗位的必備技能。是什麼原因讓企業如此重視 “資料人才”？
- 伴随滴滴出行、智慧營銷等的落地商用，部分企業嘗到了資料帶來的巨額紅利，各大企業開始關注曾經 “無用” 的資料。
- 如今，企業每天會産生海量的資料，BAT 日均資料更是達到了 PB 級别。
但是一提資料分析，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，搞不清關鍵資料。
今天就給大家提供一些資料分析方面的學習文檔，學會後讓你快速提升業務能力，從此告别面試被問倒的尴尬、開會沒有話語權的囧境，幫你輕松實作職場進階、高薪收入，遠離被優化的風險。
推薦這個Python 大資料入門文檔/項目資料：【需要的回個01會給你免/費發 】
- 主要包含 5 個知識點：
- 基礎 - Excel 資料可視化 Excel 經典 10 種 資料表； Excel 函數 offset 的 3 種動态圖表； 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。
- 基礎 - Python 資料可視化 JIEBA 分詞繪制詞雲圖； 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
- 進階 - 使用 SQL 實作資料操作 SQL 基礎文法； SQL 表連接配接； SQL 普通函數； SQL 視窗函數； SQL 優化
- 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 種工具快速實作客戶價值分析； 案例： 網際網路金融行業客戶價值分析
- 進階 - 資料挖掘邏輯回歸資料挖掘應用前景； 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
主要包含 6 個知識點：
- 資料集中趨勢 數理統計基礎之均值、中位數、衆數、三者之間的關聯與對比
- 假設檢驗 推論統計之假設檢驗概念；小機率事件；P-Value 與顯著性水準；假設檢驗步驟 多元線性回歸程式與可視化 Python 實作多元線性回歸；3D 可視化拟合效果邏輯回歸模型 模型簡介；分類思想； sigmoid 函數 分類模型評估名額 分析模型評估之正确率、精準率、召回率、F1 調和平均值資料分析基本流程之 AQI 分析與預測 資料分析基本流程；流程對比了解
這有一份 《Python入門 + 資料分析全套文檔》 。本資料是最新的更新版本，包含了 基礎 和 進階 兩大部分内容，可幫你 全面迅速提升資料分析技能，還能指導你用資料化思維工作，讓分析有章可循。
回 01 即可擷取 Python 爬蟲 + 資料分析實戰項目