分析师

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。

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。

在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。

上千课时的超全教程，一次性打包搞定数据。内容从入门到进阶都安排得明明白白，Excel、Python、R、SQL、机器学习、大数据全都有。你要是刚开始学，不知道从哪下手，这套资源挺适合捡起来就干的，前期跟着练，后期上手项目不慌。Excel 的基础统计讲得还挺细，比如怎么用函数算标准差、怎么做数据清洗，响应快、操作也直观。进阶部分讲到Python里的 pandas 和 matplotlib，日常做数据清洗、画图都靠它们，比如你拿到一堆销售数据，用 df.groupby('地区').sum() 分分钟就能看出区域分布。SQL 这一块也有，SELECT、JOIN、GROUP BY全讲到了，配合案例学，

55.9G大数据分析师学习资料，包括大纲和学习计划表。

数据分析作为一门网红职业，在国外发展迅速，而国内尚处于起步阶段，是个不错的蓝海。数据分析的学习难度较大，一般分为业务数据分析、数据挖掘、大数据和人工智能四个阶段。个人推荐CDA数据分析师认证和培训，本人也是从CDA起步的，已有5年工作经验。数据分析师需掌握软件工具、数据分析流程、统计学理论、可视化理论及数据报告撰写等术，这些内容对无基础者而言自学难度大且周期长；而对数据分析思维和业务需求理解等道，则更需要通过培训实践获得。

张友生的系统师教程，内容真挺全，PDF 版直接上手也方便，适合想系统学的小伙伴。讲得还蛮细，尤其是一些基础概念和流程，解释得挺清楚。你要是打算考个证、换个更技术岗，这份资料可以先啃一波，比较适合打基础。 104M 的 PDF 文件，虽然有点大，但内容真的不水，从需求、数据流图到设计模型，基本都覆盖了。你平时写代码、做系统设计，遇到概念模糊的时候，翻翻它，感觉像了个老前辈随时在旁边指点。 而且风格比较亲民，没什么太复杂的术语，嗯……就算你不是科班出身，也能看懂。讲结构图那部分，还顺手带了个小案例，配合代码看，蛮实用的。 如果你对Python或MATLAB也感兴趣，文末这些相关链接可以点开看看。有

数据分析师培训包括SQLite与MongoDB的详细介绍，这些数据库在现代数据分析中扮演着重要角色。学员将学习如何有效地利用这些工具进行数据管理与分析。