数据分析不再是热门职位，而是必备技能

很多人会觉得说，数据分析是一门职位，那么最近这几年，这个职位热度很高，所以总有人说，现在学数据分析是不是已经太晚了，没有机会了，竞争太激烈了。如果单纯从数据分析师的职位来说，这么说是对的。

但现实是，无论你做产品，运营，绩效管理，还是做研发，系统架构，在数不清的场景下，数据分析其实是基本功，它不是一个职位，而是一个技能。前几天在旧金山，跟Airbnb的朋友聊天，其实话题基本没离开数据，无论是转化率提升，用户满意度诉求，还是高端用户的筛选和价值提升，以至于风控和减少理赔损耗，通过数据挖掘，大量的工作值得去做。

有人说觉得，不至于吧，连系统架构都需要数据分析？当你拥有几万个线上运行的服务实例，掌握大量的物理硬件和虚拟服务资源，对接数不清的资源监控数据和报警信息，你如何抓大放小，如何理清脉络，如何把握重点，如何对整个结构提出优化和升级方案，完全依赖于成熟的方案和经验？开什么玩笑，数据决策依然是这里必不可少的一环。其他岗位，以此类推。

近年来新贵巨头如字节跳动基于大数据打造的商业模式创下典范，越来越多企业已经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。
传统企业也越来越多意识到数据的价值，并开始基于数据打造自己的互联网品牌和营销。
互联网公司的产品研讨，运营决策，已经基本上进入了，Talk is cheap, show your data 的模式，不懂数据，将寸步难行。

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。

别急，这有一份由 开课吧 提供赞助，并由廖雪峰大神历时3个月精心打磨的《数据分析全套讲解》学习视频。本资料是截至11月的最新升级版本，包含了 基础和进阶 两大部分内容，可帮你全面迅速提升数据分析技能，还能指导你用数据化思维工作，让分析有章可循。

这套全新的数据分析资料原价值1980元，那么对方开始说愿意给我的读者168个免费名额，不过168个怎么够，经过努力争取，多要了500个免费名额，这样我们现在有668个免费名额！（超额之后需要付费观看哦）。

本资料主要包含两大内容（由于篇幅原因只列出主要知识点，详细资料请扫码领取）：

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。

学完视频你将收获：
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