大學(xué)舍友小川，在北京一家互聯(lián)網(wǎng)教育公司做運(yùn)營(yíng)，上周四剛被升為投放部經(jīng)理，薪資漲了35%。

但你一定想不到，他平時(shí)從不加班，甚至還經(jīng)常遲到。

領(lǐng)導(dǎo)還給他升職，就是因?yàn)椋核偰艿谝粫r(shí)間從銷售、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)調(diào)研等各類數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，抓住業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)；

同樣一堆數(shù)據(jù)，你或許只能做出柱狀圖、折線圖，呈現(xiàn)最大/最小/平均值；

小川卻早已經(jīng)把各類數(shù)據(jù)整合到一起，生成一個(gè)動(dòng)態(tài)的可視化圖表，讓領(lǐng)導(dǎo)一眼就能抓住運(yùn)營(yíng)問(wèn)題的關(guān)鍵點(diǎn)，縱觀全局！

有人說(shuō)：就業(yè)年年難，今年更不易。但也不是說(shuō)完全沒(méi)機(jī)會(huì)，如果能看到新趨勢(shì)和行業(yè)前景，及時(shí)抓住時(shí)機(jī)也能彎道超車。

值得每個(gè)人關(guān)注的行業(yè)趨勢(shì)

最近小編抓取了近 600 份 20 年的招聘 JD 進(jìn)行分析，有一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)——越來(lái)越多的企業(yè)重視 “ 數(shù)據(jù)分析 ” 這一技能。

具體表現(xiàn)在這兩點(diǎn)：

1. “數(shù)據(jù)分析師” 招聘需求旺盛，并且薪資待遇從 2016 年來(lái)不斷走高。

坐標(biāo)：北京

應(yīng)屆生平均薪資：11010 元

1 - 3 年平均薪資：15550 元

2020 年較 2016 年，數(shù)據(jù)分析師的薪資漲幅高達(dá)?86.87%（ 非常震驚了?。?/p>

2. 除了數(shù)據(jù)分析師專業(yè)崗之外，產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等大類下的細(xì)分崗位，也開始要求應(yīng)聘者具備數(shù)據(jù)分析能力。

（ 越來(lái)越多崗位的招聘 JD，要求具備數(shù)據(jù)分析能力 ）

“數(shù)據(jù)”人才為什么受重視？

大數(shù)據(jù)時(shí)代已大勢(shì)所趨，隨著 5G 網(wǎng)絡(luò)逐步應(yīng)用，企業(yè)每天將會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，BAT等大廠日均數(shù)據(jù)更是達(dá)到?PB?級(jí)別。而伴隨智慧出行、數(shù)字營(yíng)銷等的落地商用，部分企業(yè)獲得了數(shù)據(jù)帶來(lái)的巨額紅利，各大企業(yè)開始關(guān)注數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。因此，企業(yè)需要大量專業(yè)人才來(lái)分析挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，以期獲得更多利潤(rùn)。

電商、零售、通信、金融、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)人才需求更加迫切，尤其是數(shù)據(jù)分析師這一崗位，存在著巨大缺口。

面對(duì)數(shù)據(jù)化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析可能成為未來(lái)職場(chǎng)必備技能。

了解這個(gè)趨勢(shì)后，對(duì)大家找工作有哪些啟發(fā)？

首先，如果你條件適合，可以趁著行業(yè)尚未成熟搶占先機(jī)，往數(shù)據(jù)分析師的方向發(fā)展。這種情況適合這些童鞋們：

• 數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、物理、金融、財(cái)務(wù)等專業(yè)的高年級(jí)本科生或研究生，掌握了一定相關(guān)理論基礎(chǔ)，有優(yōu)勢(shì)，成為數(shù)據(jù)分析師會(huì)比較順利；
• 理工科專業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，對(duì)編程有一定熱情也 OK。如果你參加過(guò) kaggle 競(jìng)賽并獲得高名次就更棒了，這是很大加分項(xiàng)。

其次，即便不做數(shù)據(jù)分析師，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力 / 數(shù)據(jù)思維，能讓你和其他人拉開差異化優(yōu)勢(shì)。

試想一下，在實(shí)際工作中遇到這種情況：

一張數(shù)據(jù)表，同事用了半響功夫分析也得不出關(guān)鍵結(jié)論，你看了十分鐘就已經(jīng)洞察關(guān)鍵問(wèn)題，并得出對(duì)業(yè)務(wù)有指導(dǎo)性的結(jié)論，然后在接下來(lái)的數(shù)據(jù)復(fù)盤會(huì)議上，你有理有據(jù)，他卻被上司懟到無(wú)語(yǔ)。

那不用多說(shuō) ，如果有升職加薪的機(jī)會(huì)，大概率會(huì)是你。

如何培養(yǎng)“數(shù)據(jù)分析”能力？

入門數(shù)據(jù)分析，Excel 是必不可少的，像常用的函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表等功能一定要熟練；數(shù)據(jù)庫(kù)的使用；數(shù)據(jù)可視化相關(guān)的軟件和知識(shí)；再近一步，就是?R / Python?的學(xué)習(xí)。

但現(xiàn)在網(wǎng)上資料太多了，很多人反而不知道該學(xué)啥！面鋪的太大，容易走偏不說(shuō)，還很容易學(xué)重，花費(fèi)大量時(shí)間成本，難以堅(jiān)持，結(jié)果從入門到放棄......

這里向大家推薦一個(gè)超高好評(píng)的視頻——來(lái)自?“開課吧”?的《數(shù)據(jù)分析入門進(jìn)階寶典》，由?IT 大佬廖雪峰（估計(jì)很多人都看過(guò)他的技術(shù)博客）研發(fā)打造的系統(tǒng)化內(nèi)容體系，知識(shí)點(diǎn)精細(xì)，學(xué)習(xí)路徑更清晰合理，并邀請(qǐng)?一線大廠資深數(shù)據(jù)分析師?講授錄制，對(duì)新手入門提升非常友好。

這么好的課程貴嗎？

說(shuō)實(shí)話，這個(gè)視頻原價(jià)值1299元，但為了幫助那些一直很努力的同學(xué)，更順暢地開啟職場(chǎng)生涯，我們決定本次這份寶貴的資料是?限時(shí)限額免費(fèi)開放?的哦！

本視頻包含 Excel + Tableau+Python 數(shù)據(jù)可視化，SQL，Python數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容，實(shí)戰(zhàn)與理論相結(jié)合，用通俗易懂的方式教大家進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，形成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，讓你不僅學(xué)會(huì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析工具，更是數(shù)據(jù)分析的邏輯與思路。

已有?22000+?人參與學(xué)習(xí)

廖雪峰價(jià)值?1299元?的數(shù)據(jù)分析課

本號(hào)前?200名?讀者可?免費(fèi)?學(xué)習(xí)

視頻中的所有案例，可以直接拿來(lái)解決日后工作中遇到的問(wèn)題，現(xiàn)在小編也是課程眾多學(xué)員中的一位。通過(guò)學(xué)習(xí)，你能掌握：

• 學(xué)會(huì)使用 Excel、Tableau 工具，能制作各種可視化圖表；
• 由淺入深，系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析必備技能，重構(gòu)知識(shí)體系；
• 通過(guò)實(shí)戰(zhàn)掌握數(shù)據(jù)分析流程，分析方法與思維，學(xué)會(huì)撰寫會(huì)講故事的數(shù)據(jù)分析報(bào)告

視頻主要內(nèi)容如下：

1. 基礎(chǔ)-Excel數(shù)據(jù)可視化

Excel經(jīng)典10種數(shù)據(jù)表；Excel函數(shù)offset的3種動(dòng)態(tài)圖表；Matplotlib 5個(gè)必會(huì)基礎(chǔ)用法；Matplotlib 5種常用圖表繪制；Matplotlib 2種三維圖形繪制。

2. 基礎(chǔ)-Python數(shù)據(jù)可視化

JIEBA分詞繪制詞云圖；Pandas中的繪圖函數(shù)；統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)-散點(diǎn)圖矩陣；統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)-邏輯回歸；3步輕松繪制決策樹

3. 實(shí)戰(zhàn)-數(shù)據(jù)可視化

1）Excel 數(shù)據(jù)可視化

各地區(qū)利潤(rùn)分布之柱狀圖折線圖；各類型訂單變化趨勢(shì)之折線圖；用戶行為分析之漏斗圖；各地區(qū)子類別利潤(rùn)分布分析之瀑布圖

2）Tableau 數(shù)據(jù)可視化

各地區(qū)利潤(rùn)分布之柱狀圖；各類型訂單變化趨勢(shì)之折線圖；用戶行為分析之漏斗圖；各地區(qū)子類別利潤(rùn)分布分析之瀑布圖；各省銷售額分布情況之氣泡圖；各個(gè)地區(qū)子類別利潤(rùn)分布分析之箱線圖

4. 進(jìn)階-使用SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)操作

SQL基礎(chǔ)語(yǔ)法；SQL表連接；SQL普通函數(shù)；SQL窗口函數(shù)；SQL優(yōu)化

5. 進(jìn)階-Python 數(shù)據(jù)分析之文本分類

如何對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理？如何對(duì)文本統(tǒng)計(jì)生成詞云圖？如何對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇？如何根據(jù)文本內(nèi)容進(jìn)行分類？

6. 進(jìn)階-Python 數(shù)據(jù)分析之關(guān)聯(lián)分析

支持度、置信度與提升度；頻繁項(xiàng)集的生成；從頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則；Apriori 算法實(shí)現(xiàn)

7. 高級(jí)-數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例

1）Python 連接 MySQL

Python 中常用的 MySQL 模塊；Python 連接數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作；ORM（對(duì)象映射關(guān)系）

2）MySQL 中的索引

索引類型；InnoDB 及 MyISAM 索引結(jié)構(gòu)；事務(wù)

3）MySQL 實(shí)戰(zhàn)案例

應(yīng)用商店數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)；一般的 SQL 優(yōu)化規(guī)則；索引的優(yōu)化

4）2018年北京積分落戶數(shù)據(jù)分析

使用 Pandas 觀測(cè)數(shù)據(jù)；離散性數(shù)據(jù)分析；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析

為了讓大家不做收藏黨，真正學(xué)到東西，這份數(shù)據(jù)分析寶典免費(fèi)開放僅5天，先到先得。期待大家都能好好消化課程知識(shí)，為自己的職場(chǎng)進(jìn)階增添助力