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。
因此，企业需要大量专业人才来分析挖掘数据的价值，以提升企业利润。可以说，数据分析将是每个从业者个人能力最重要的补充，也是BAT这类大公司急招人才的必备技能。
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。
别急，这有一份由开课吧提供赞助，并由廖雪峰历时3个月精心打磨的《数据分析全套讲解》学习视频。本资料是最新升级版本，包含了 基础 和 进阶 两大部分内容，可帮你全面迅速提升数据分析技能，还能指导你用数据化思维工作，让分析有章可循。
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（ps：篇幅原因只列出关键知识点，详细资料扫码领取）
一、基础篇-数据分析必备技能
本部分由浅入深系统化讲解，内容详尽，囊括了平时学习工作中经常用到的分析技能，特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。
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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
二、进阶篇-常用数据分析方法论
本节内容介绍了验证分析与建模预测，理论与实战结合，特别适合缺少系统分析理论支撑或想深耕数据分析领域的人学习，对你进入大厂或者从事数据工作会有不少帮助。
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- 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 3. 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 4. 逻辑回归模型 模型简介；分类思想；sigmoid函数 5. 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 6. 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
