[数据分析师课件]5-1发展数据分析的思维.html

数据分析师常常困惑于如何提升数据思维或如何应用思维模型进行分析。其实，数据模型是对现实世界的一种抽象化数据展示，它在追求简洁性的同时，也需要准确地反映现实。 例如，家族树形图谱就清晰地展现了现实中人物错综复杂的关系，它就是一个简洁有效的数据模型。

我们生活在一个数据泛滥的时代，数据正以惊人的速度增长，每个人的下一秒都会被更多的数据包围。收集数据的主要目的是完善企业、政府和社会层面的决策机制。通过定量分析，我们可以利用数据实现更好的决策制定。本书致力于展示定量分析的运作方式，以及如何利用定量分析做出更好的决策，即使你没有相关知识背景，也无妨。托马斯·达文波特;金镇浩.成为数据分析师：6步练就数据思维(Kindle位置15-19).浙江人民出版社. Kindle版本。

数据分析师培训中，探索基于API的爬虫技术是一项重要内容。

在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

数据分析师的成长之路需掌握必要技能与知识。分析数据的方法和提升技巧，快来聆听专家的见解。

数据分析师培训中的一部分，关注验证型数据分析实践。课程重点在于使用scipy实现多种假设检验方法。

大数据时代的数据，讲究的不只是算得快，更是看得准。数据思维的教程就挺适合前端或者数据岗的朋友们来补补脑洞的。结构化、公式化方法这些东西，乍一看有点硬，其实讲得还挺通俗。像业务化理解这一块，跟平时做数据可视化或报表展示息息相关，结果怎么落地，全靠这部分了。 结构化的套路，比较像写程序时做模块拆解。你想想，一个复杂的用户行为数据，拆成“点击”、“跳出”、“转化”三段，一下就清晰多了。教程里会教你怎么一步步做拆分，还给了一些实用的框架，照着用就行。 至于公式化方法，说白了就是用点数学模型和统计方法，帮你快速看懂数据之间有没有关系。比如用户活跃度和页面停留时间之间的线性相关性，公式跑一跑，就出来了。你

第0周：准备起航 迈向数据分析师的第一步，从本周开始！本阶段将帮助你明确学习目标，制定学习计划，并熟悉数据分析的必备工具，为接下来的学习之旅奠定坚实基础。

2021 年大数据分析师竞赛理论试题。