資料正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網路、消費資訊、運動軌跡……大到企業的銷售、運營資料，產品的生產資料，交通網路資料……

如何從海量資料中獲得別人看不見的知識，如何利用資料來武裝營銷工作、優化產品、使用者調研、支撐決策，資料分析可以將資料的價值最大化。

所以無論你做產品，運營，HR，財務，還是做研發，系統架構，在數不清的場景下，資料分析都是基本功，它不是一個職位，而是一個技能。

因此，我們才會說，學習資料分析，無論你的職場目標是什麼，基本都是必須的，而且不會過時。

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。有的人覺得花了很多錢，報了不少課程，但收效甚微。

那麼，小白如何快速獲得資料分析的能力呢？知乎上有很多書單，你可能也聽過很多學習方法，但嘗試過就知道這些跟高效沒什麼關係。

基於此小編整理了一些資料分析學習內容，把它推薦給你！

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另外還總結了一些資料分析必備技能，希望可以幫助到各位。

一、資料分析三劍客

• Nump多維陣列的建立、處理

• 線性函式、矩陣詳解

• Pandas資料結構

• 高斯分佈、卡方分佈

• Pandas下的繪圖機制

• Matplotlib繪圖流程、方法

• 資料載入、清理、儲存、轉化、合併、重塑等多方位分析

二、MySQL

• 多種資料庫特點與應用場景

• MySQL實戰

• MySQL入門指南

• MySQL多平臺的安裝部署

• MySQL視覺化工具與資料的匯入匯出

• 多表關係設計與欄位約束

• SQL實現銷售任務派發系統

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三、視覺化套餐技術整理

• 使用Django搭建Web專案、Web介面展示

• 瀏覽器與WEB伺服器的通訊原理

• 路由、檢視、模板、模型的關聯原理

• Seaborn各種圖譜繪製

• Tableau工作表、儀表盤、故事詳解

四、量化分析資料彙總

• 數學建模

• 易拉罐形狀和尺寸的最優設計

• 演算法詳解

• “一口價”的戰略

• 財務質量因子研究

• 演算法模型的評價標準

五、Hadoop全面解析

• Hadoop原理

• MapReduce與Python程式設計詳解

• 級聯MapReduce原理分析

• Combiner解析

• Spark原理解析

• SparkSQL分散式與SQL查詢引擎分析

這些【學習內容】，僅供大家交流學習使用，搗亂和發廣告的勿擾。

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