数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据……
如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。
所以无论你做产品，运营，HR，财务，还是做研发，系统架构，在数不清的场景下，数据分析都是基本功，它不是一个职位，而是一个技能。
因此，我们才会说，学习数据分析，无论你的职场目标是什么，基本都是必须的，而且不会过时。
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。有的人觉得花了很多钱，报了不少课程，但收效甚微。
那么，小白如何快速获得数据分析的能力呢？知乎上有很多书单，你可能也听过很多学习方法，但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。
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另外还总结了一些数据分析必备技能，希望可以帮助到各位。
一、数据分析三剑客
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Nump多维数组的创建、处理
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线性函数、矩阵详解
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Pandas数据结构
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高斯分布、卡方分布
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Pandas下的绘图机制
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Matplotlib绘图流程、方法
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数据加载、清理、存储、转化、合并、重塑等多方位分析
二、MySQL
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多种数据库特点与应用场景
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MySQL实战
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MySQL入门指南
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MySQL多平台的安装部署
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MySQL可视化工具与数据的导入导出
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多表关系设计与字段约束
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SQL实现销售任务派发系统
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三、可视化套餐技术整理
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使用Django搭建Web项目、Web接口展示
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浏览器与WEB服务器的通信原理
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路由、视图、模板、模型的关联原理
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Seaborn各种图谱绘制
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Tableau工作表、仪表盘、故事详解
四、量化分析资料汇总
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数学建模
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易拉罐形状和尺寸的最优设计
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算法详解
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“一口价”的战略
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财务质量因子研究
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算法模型的评价标准
五、Hadoop全面解析
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Hadoop原理
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MapReduce与Python编程详解
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级联MapReduce原理分析
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Combiner解析
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Spark原理解析
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SparkSQL分布式与SQL查询引擎分析
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