数据分析师的工作前景是广阔的。
1、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。
2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。
3、薪*待*高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪高。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。
4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业工作，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。
5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。
课程大纲
1、数据分析入门
2、数据分析的意义
3、数据分析的流程控制
4、数据分析的思路与方法
1、xmind简介与基本使用
2、学习方法课堂案例
3、滴答拼车实战演练
4、其他思维导图介绍
1、专业展现——PPT
2、基本简介
3、几个不得不说的真相
4、经验分享
5、实战动画
1、Excel工具的安装、配置与环璄测试
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试
1、虚拟机的安装配置
2、虚拟机网络配置
3、安装Linux
4、利用SSH连结Linux
5、Linux基础命令
6、Linux系统管理
1、python课程的目的
2、使用JupyterLab
3、python数据类型
4、元组、列表、字典
5、python分支结构
6、python字符串处理+随机函数
7、pthon循环结构
8、python面向过程函数操作
9、python面向对象
问题定义与数据获取
1、问题界定
2、问题拆分
3、指标确定
4、数据收集
5、报告方案
6、趋势预测
7、数据分析
8、趋势预测
9、报告方案
1、边界：明确问题的边界
2、逻辑：确定业务的关键指标和逻辑
3、定性分析与定量分析
1、5W2H
2、SWORT
3、4P管理模型
4、CATWOE
5、STAR原则、波士顿5力模型
1、数据科学过程 2、数据清洗定义
3、数据清洗任务 4、数据清洗流程
5、数据清洗环境 6、数据清洗实例说明
7、数据标准化 8、数据格式与编码
9、数据清洗常用工具 10、数据清洗基本技术方法
11、数据抽取 12、数据转换与加载
1、产品数据 2、用户数据
3、行为数据 4、订单数据
外部公开数据
1、开放网站 2、政务公开数据
3、数据科学竞赛 4、数据交易平台
5、行业报告 6、指数平台
1、用户画像
2、 销售影响因素
3、市场变化因素
4、AARRR流量模型
5、金定塔思考方法
Web网站数据抓取
1、财经数据抓取 2、投资数据抓取
3、房产数据抓取 4、舆情数据抓取
5、娱乐数据抓取 6、新媒体数据抓取
数据查询与提取 SQL基础操作
1、建库 2、建表
3、建约束 4、创建索引
5、添加、删除、修改数据 。。。。。。。
数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来工作方向的朋友来说，数据分析师是一个不错的选择。数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
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