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從各大招聘網站中可以看到，今年招聘信息少了很多，但數據分析相關崗位有一定增加，而數據分析能力幾乎已成為每個崗位的必備技能。是什麼原因讓企業如此重視「數據人才」？
伴隨滴滴出行、智慧營銷等的落地商用，部分企業嘗到了數據帶來的巨額紅利，各大企業開始關注曾經「無用」的數據。如今，企業每天會產生海量的數據，BAT日均數據更是達到了PB級別。
因此，企業需要大量專業人才來分析挖掘數據的價值，以提升企業利潤。所以市場上才會出現如此巨大的數據人才需求。可以說，數據分析將是每個從業者個人能力最重要的補充，也是BAT這類大公司急招人才的必備技能。
但是一提數據分析，很多人就覺得無從下手，知識點零散總是抓不住重點，學習起來相當吃力，常常毫無頭緒，搞不清關鍵數據。
一、基礎篇-數據分析必備技能
本部分由淺入深系統化講解，內容詳盡，囊括了平時學習工作中經常用到的分析技能，特別適合對數據分析感興趣想要入門提高的人學習。
學完視頻你將收穫：1. 44個知識點純乾貨內容，每天2小時，5天掌握數據分析必備技能。2. 對照自己掌握知識點進行查缺補漏，幫助你掃除知識盲區、重構知識體系。
主要包含5個知識點：1. 基礎-Excel數據可視化 Excel經典10種數據表；Excel函數offset的3種動態圖表；Matplotlib 5個必會基礎用法；Matplotlib 5種常用圖表繪製；Matplotlib 2種三維圖形繪製。2. 基礎-Python數據可視化 JIEBA分詞繪製詞雲圖；Pandas中的繪圖函數；統計與機器學習-散點圖矩陣；統計與機器學習-邏輯回歸；3步輕鬆繪製決策樹 3. 進階-使用SQL實現數據操作 SQL基礎語法；SQL表連接；SQL普通函數；SQL窗口函數；SQL優化 4. 進階-K-means聚類分析利用K-Means聚類分析做客戶分群；利用客戶關係模型對客戶進行細分；3種工具快速實現客戶價值分析；案例：網際網路金融行業客戶價值分析5. 高級-數據挖掘邏輯回歸數據挖掘應用前景；邏輯回歸預測算法；信用評分卡 ；建立評分模型流程和統計量；生成信用評分模型
二、進階篇-常用數據分析方法論
本節內容介紹了驗證分析與建模預測，理論與實戰結合，特別適合缺少系統分析理論支撐或想深耕數據分析領域的人學習，對你進入大廠或者從事數據工作會有不少幫助。
學完視頻你將收穫：1. 全面掌握主流的數據分析模型和方法。2. 指導大家如何在工作中高效地輸出一份有價值的數據分析報告。
主要包含6個知識點：1. 數據集中趨勢 數理統計基礎之均值、中位數、眾數、三者之間的關聯與對比2. 假設檢驗 推論統計之假設檢驗概念；小概率事件；P-Value與顯著性水平；假設檢驗步驟 3. 多元線性回歸程序與可視化 Python實現多元線性回歸；3D可視化擬合效果4. 邏輯回歸模型 模型簡介；分類思想；sigmoid函數 5. 分類模型評估指標 分析模型評估之正確率、精準率、召回率、F1調和平均值6. 數據分析基本流程之AQI分析與預測 數據分析基本流程；流程對比理解