據英國一項職業調查研究顯示，掌握數字力的員工，在收入方面，高於普通員工30%；在失業率方面，低於普通員工50%。
對比網際網路各個崗位的裁員程度可以發現，數據分析相關崗位正在不斷的擴招，已經成為了這波逆流中的黑馬，什麼原因導致的數據分析人才如此緊缺？
因為數據分析是大勢所趨，未來的發展空間會大有可為。隨著5G網絡即將商用，企業每天將會產生海量的數據，BAT日均數據更是達到了PB的級別，數據分析相關崗位才會存在著巨大的需求缺口。
長此以往，企業要用儘可能少的人才，來滿足儘可能多崗位的訴求，可以這麼說，數據分析將會是每個程式設計師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。
從上面可以看出，數據分析人才是市場上稀缺的人力資源，而企業對數據分析的需求卻急速上漲。在大量數據分析人才湧入市場之前，你要搶先一步抓住這波紅利。
幾乎所有崗位都需要數據分析技能。無論你是處於公司中的哪個環節，從專職數據分析、市場策劃、銷售運營、到客戶服務，都需要掌握數據分析技能。在大數據、人工智慧的浪潮里，只要公司有業務決策需求，都離不開數據分析這個「工具」。不懂數據，熱門職位很大程度上會失之交臂。
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。
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具體詳細的資料內容：
1
基礎-Excel數據可視化
1. Excel經典10種數據表
2. Excel函數offset的3種動態圖表
3. Matplotlib 5個必會基礎用法
4. Matplotlib 5種常用圖表繪製
5. Matplotlib2種三維圖形繪製
2
基礎-Python數據可視化
1. JIE BA分詞繪製詞雲圖
2. Pandas中的繪圖函數
3. 統計與機器學習-散點圖矩陣
4. 統計與機器學習-邏輯回歸
5. 3步輕鬆繪製決策樹
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進階-使用SQL實現數據操作
01. SQL基礎語法
02. SQL表連接
03. SQL普通函數
04. SQL窗口函數
05. SQL優化
4
進階-K-means聚類分析
1. 利用K-Means聚類分析做客戶分群
2. 利用客戶關係模型對客戶進行細分
3. 3種工具快速實現客戶價值分析
4. 案例：網際網路金融行業客戶價值分析
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高級-數據挖掘邏輯回歸
1. 數據挖掘應用前景
2. 邏輯回歸預測算法
3. 信用評分卡
4. 建立評分模型流程和統計量
5. 生成信用評分模型
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