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Bertha 。 2022-12-31 13:26 50阅读 0赞

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。所以市场上才会出现如此巨大的数据人才需求。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。

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**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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    1. 44个知识点纯干货内容，每天2小时，5天掌握数据分析必备技能。
    
    2. 对照自己掌握知识点进行查缺补漏，帮助你扫除知识盲区、重构知识体系。

*  **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。

*  **学完视频你将收获：**
    
    1. 全面掌握主流的数据分析模型和方法。
    
    2. 指导大家如何在工作中高效地输出一份有价值的数据分析报告。

*  **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

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