据英国一项职业调查研究显示，掌握数字力的员工，在收入方面，高于普通员工30%；在失业率方面，低于普通员工50%。
对比互联网各个岗位的裁员程度可以发现，数据分析相关岗位正在不断的扩招，已经成为了这波逆流中的黑马，什么原因导致的数据分析人才如此紧缺？
因为数据分析是大势所趋，未来的发展空间会大有可为。随着5G网络即将商用，企业每天将会产生海量的数据，BAT日均数据更是达到了PB的级别，数据分析相关岗位才会存在着巨大的需求缺口。
长此以往，企业要用尽可能少的人才，来满足尽可能多岗位的诉求，可以这么说，数据分析将会是每个程序员个人能力最重要的补充，也是BAT这类大公司急招人才的必备技能。
从上面可以看出，数据分析人才是市场上稀缺的人力资源，而企业对数据分析的需求却急速上涨。在大量数据分析人才涌入市场之前，你要抢先一步抓住这波红利。
几乎所有岗位都需要数据分析技能。无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都需要掌握数据分析技能。在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具”。不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂。
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。
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1
基础-Excel数据可视化
1. Excel经典10种数据表
2. Excel函数offset的3种动态图表
3. Matplotlib 5个必会基础用法
4. Matplotlib 5种常用图表绘制
5. Matplotlib2种三维图形绘制
2
基础-Python数据可视化
1. JIE BA分词绘制词云图
2. Pandas中的绘图函数
3. 统计与机器学习-散点图矩阵
4. 统计与机器学习-逻辑回归
5. 3步轻松绘制决策树
3
进阶-使用SQL实现数据操作
01. SQL基础语法
02. SQL表连接
03. SQL普通函数
04. SQL窗口函数
05. SQL优化
4
进阶-K-means聚类分析
1. 利用K-Means聚类分析做客户分群
2. 利用客户关系模型对客户进行细分
3. 3种工具快速实现客户价值分析
4. 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
1. 数据挖掘应用前景
2. 逻辑回归预测算法
3. 信用评分卡
4. 建立评分模型流程和统计量
5. 生成信用评分模型
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