Excel 已死,爬虫已凉,数据分析称王!

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未来得数据者得天下!

马云曾在IT领袖峰会上说过:“在未来,一切业务数据化,一切数据业务化,企业才更有出路。”

近日,网上曝出爱奇艺大幅裁员,裁员比例高达20%—40%。但与此同时,美团、字节、百度却在大量招聘商业数据分析人才,并给出了30K-60K的高薪。

因此,想要在时代的浪潮中逆流而上,商业数据分析师是你的最佳选择。

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但是许多人认为商业数据分析师岗位要求”多才多艺“,需要熟练掌握PowerBI、Excel、Python等各种工具,还需要对数据进行可视化处理,令人望而生畏。

但其实商业数据分析师并不要求每项工具达到很高的造诣,因为其核心在于“分析数据”、“给出问题解决方法”,为企业决策及业务增长提供支持。

如果你担心:

我毫无编程基础能够快速入门吗?

零基础学习,需要掌握哪些分析工具?

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍如何通过数据分析帮助企业实现业务增长?

……

其实,这种担心我也理解。那么有没有办法能够快速掌握数据分析技能?并结合实际的场景案例去分析、应用呢?

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04

听听往期学员怎么说?

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3天从零快速搭建BI商业大数据分析平台视频教程 手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从0开始构建BI商业大数据分析平台,以实际的电商分析业务,贯穿数据生成,数据仓库、ETL、数据分析以及可视化分析和商业BI报表,让你三天零基础快速搭建商业化BI分析平台 课程亮点 1,零基础讲解,从数据存储到商业可视化分析,一步步逐渐深入 2,理论+实践,让你既能学懂也能学会 3,图文并茂,化繁为简,让知识通俗易懂,不再抽象 4,以实际企业业务需求讲解,让学生学有所用,学完即可上手BI 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章:MySQL数据库入门 1.1 大数据应用及数据存储 1.2 MySQL的介绍 1.3 MySQL数据库部署 1.4 DataGrip可视化工具部署 1.5 DataGrip与MySQL连接配置 第二章:SQL分析之DDL 2.1 SQL的分类与规则 2.2 DDL之数据库管理 2.3 DDL之数据表创建与查询 2.4 DDL之数据表删除与描述 第三章:SQL分析之DML 3.1 DML之数据的插入 3.2 DML之数据的修改 3.3 DML之数据的删除 第四章:SQL分析之DQL 4.1 DQL基本查询规则 4.2 DQL之入门查询 4.3 DQL之条件查询where 4.4 DQL之聚合查询聚合函数 4.5 DQL之分组查询group by 4.6 DQL之排序查询order by 4.7 DQL之分页查询limit 4.8 DQL之结果保存 第五章:多表复杂分析查询 5.1 多表查询:表与表之间的关系 5.2 多表查询:Join关联 5.3 多表查询:子查询 第六章:数据仓库与ETL 6.1 数据仓库入门 6.2 ETL与Kettle的介绍 6.3 JDK及Kettle的部署 第七章:Kettle的ETL开发实战 7.1 Kettle中概念详解 7.2 Kettle实现文本输入与Excel输出 7.3 Kettle实现Excel输入与表输出 7.4 表输入组件开发 7.5 插入更新组件开发 7.6 Kettle作业开发 第八章:BI可视化与实战需求 8.1 数据可视化背景 8.2 FIneBI的功能与部署 8.3 电商业务介绍 8.4 技术架构及数据准备 第九章:ETL与数据分析实战 9.1 基于MySQL实现数据内容拆解 9.2 基于Kettle实现数据的ETL 9.3 指标分析:每日订单总额及订单个数 9.4 指标分析:独立用户数以及热门商品Top10 9.5 指标分析:每天每个小时上架商品及订单个数 9.6 指标分析:每日不同支付方式的订单总金额及订单个数 9.7 指标分析:每日每个省份的订单总金额及订单个数 9.8 指标分析:每日不同商品分类的订单个数统计 第十章:BI可视化分析实战 10.1 FIneBI的基本使用 10.2 仪表盘显示每日订单信息 10.3 柱状图及曲线图的构建 10.4 饼图及雷达图的构建 10.5 混合图及词云图构建 立即下载

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《python数据分析基础教程》 ⼀、导⼊常⽤numpy模块 from numpy import * //可以直接引⽤numpy中的属性XXX import numpy as np //引⽤numpy中的属性⼀定要np.XXX ⼆、常⽤函数以及转化关系 np.arange() 对应 python中的range() np.array() 对应 python中的list np.dtype() 对应 python中的type() tolist()函数可以将numpy数组转换成python列表: 列表转为数组: warning:Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 这个warning主要就是有些函数参数应该是输⼊数组,当输⼊列表时就会警告!! 三、numpy中数组操作函数 数组组合函数 将ndarray对象构成的元组作为参数输⼊ (1)⽔平组合:hstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=1) (2)垂直组合:vstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=0) (3)列组合:column((a,b)) (4)⾏组合:row_stack((a,b)) 数组的分割函数 (1)⽔平分割:hsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=1) (2)垂直分割:vsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=0) 四、⽂件处理——os库 1.os.system() 运⾏shell命令 2.os.listdir(path) 获得⽬录中的内容 3.os.mkdir(path) 创建⽬录 4.os.rmdir(path) 删除⽬录 5.os.isdir(path) os.isfile(path) 判断是否为⽬录或者⽂件 6.os.remove(path) 删除⽂件 7.os.rename(old, new) 重命名⽂件或者⽬录 8.os.name 输出字符串指⽰正在使⽤的平台。如果是window 则⽤'nt'表⽰,对于Linux/Unix⽤户,它是'posix' 9.os.path.join() 在⽬录后⾯接上⽂件名 10.os.path.split() 返回⼀个路径的⽬录名和⽂件名 11.os.path.splitext() 分离⽂件名与扩展名 12.os.path.getsize(name) 获得⽂件⼤⼩,如果name是⽬录返回0L 14.os.path.abspath(")获得当前路径 15.os.path.dirname()返回⼀个路径的⽬录名 五、使⽤matplotlib画图(第九章 ) 前⾯⼏个列⼦主要讲解了通过多项式函数通过plt.plot()函数构建绘图,补充⼀下在机器学习中散点绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) x1=[2, 2.6, 2.8] y1=[2, 2.4, 3] x2=[4,5 ,6] y2=[1.3, 2, 1.2] ax.scatter(x1,y1,s=20,c='red') ax.scatter(x2,y2,s=50,c='blue') plt.show() 另外:做数据分析——sklearn库 from sklearn import preprocessing 数据预处理:归⼀化、标准化、正则化处理 from sklearn import preprocessing preprocessing.normalize(features, norm='l2')//正则化

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