我有一个梦想——成为数据分析师
感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！
磨剑之作，七周成“师”！秦路主讲，七周成为数据分析师：https://edu.hellobi.com/course/205
我有一个梦想，这个梦想深深扎根于我的心中。
我梦想有一天，有车有房有女神。
我梦想有一天，升职加薪做老板。
我梦想有一天，成为数据分析师。
为了实现这个梦想，我制定了一份每周学习计划！
**
**
每周学习计划
第一周：数据分析思维
1.数据分析的道与术
左右两种分析思维的分水岭在于逻辑性。第一个分析思维是依赖经验和直觉的线性思维，第二个分析思维则注重逻辑推导，属于结构化的思维。
2.数据分析思维
结构化、公式化、流程化
3.分析思维技巧
象限法、对比法、假设法、二八法、多维法、指数法
4.像咨询顾问一样思考
快速掌握麦肯锡的分析思维，学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
5.如何在业余时间锻炼分析思维
第二周：业务
1.为什么业务重要？
举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。
2.经典的业务分析指标
产品运营模型 ：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。
市场营销模型 ：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。
流量模型 ：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。
电商和消费模型 ：以商品的交易、零售、购买搭建而起。
用户行为模型 ：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。
▲桑基图
3.业务的分析框架
如何建立分析框架、市场营销分析框架、产品运营分析框架、用户行为分析框架、电子商务分析框架、网站分析框架、如何应对各类业务背景
4.数据化管理业务
第三周：Excel
1.Excel的新手须知
2.Excel函数
3.Excel工具
数据透视表、条件格式和迷你图、自定义名称、数组、数据分析库、切片
4.用Excel进行数据分析
反复练习Excel，强化应用能力。
第四周：数据可视化
1.数据可视化的魅力
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。
2.常见的图表类型与应用
散点图、折线图、柱形图和直方图、饼图、面积图、雷达图、漏斗图
3.高级图表类型与应用
树型图、桑基图、热力图、关联图、箱线图、标靶图、词云图、地理图
▲地理图
4.图表绘制
基础图表绘制的要点、高级图表绘制、辅助线、复合图表、好用的第三方、表库、图表和报表
5.可视化BI
Power BI入门、导入数据、表DataX、数据整理和关联、可视化、Dashboard、第三方图库
▲Dashboard仪表盘
6.用BI进行数据分析
第五周：MySQL
1.数据库基础
MySQL安装、数据库和表、数据类型
2.MySQL语法
查询、过滤、高级过滤、分组和聚合、子查询、计算函数、表联结、高级表联结
3.MySQL进阶
优化、高级技巧、Leetcode竞赛
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
4.用MySQL进行数据分析
第六周：统计学
1.描述统计学
集中量数、权重预估、数据分布、用Excel进行统计学
▲箱线图
2.数据分析的概率
概率的世界、概率分布、假设检验、AB测试、方差分析
3.时间序列
4.为什么会被统计学欺骗？
5.数据分析与机器学习
第七周：Python
1.为什么要学习Python
Python是近年来最火爆的语言，已经作为数据分析和机器学习的首选语言之一。Python教程主要围绕数据分析展开，所以技术原理这类内容会略过，可以认为这是一篇重应用的课程。
2.Python的数据科学环境
3.Python的基础
语法结构、数据架构、函数和类、高级函数、常用的数据分析包、案例练习
4.Numpy和Pandas
Numpy的数据结构、Numpy的基础操作、Numpy的函数、Pandas的数据结构、Pandas的基础操作、Pandas的函数、Pandas的数据规整、效率技巧、聚合、时间序列
数据分析绝对绕不过的三个包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科学计算包，包括统计、线性代数等工具。pandas是基于numpy的数据分析工具，能更方便的操作大型数据集。
5.用Python进行数据分析
案例：数据分析师的薪资
案例：电商用户消费行为
6.可视化
Matplotlib、seaborn、其他
7.构建数据分析平台
Python连接数据库、Python进行ETL、开源BI：Superset、构建自己的Dashboard
第八周：数据分析之路
1.数据分析师的职业发展道路
如何精进Python、如何精进机器学习、如何精进大数据、如何精进数据管理
2.数据分析师的职业树
数据运营经理、数据产品经理、数据挖掘工程师、数据工程师
3.数据分析师的面试
**
**
详情请戳：磨剑之作，七周成“师”！秦路主讲，七周成为数据分析师：https://edu.hellobi.com/course/205