掌握数据分析的方(fang)法和流(liu)程(cheng)会让我们的工(gong)作更轻(qing)松，所(suo)以想要(yao)学(xue)习(xi)数据分析的小伙伴需(xu)要(yao)有规(gui)划(hua)的进(jin)行(xing)学(xue)习(xi)，零基(ji)础(chu)怎么学(xue)习(xi)数据分析？从何(he)学(xue)起？

数(shu)据(ju)分析(xi)从入(ru)门到精通学(xue)习路线图(tu)第一(yi)阶段：数(shu)据(ju)分析(xi)与(yu)商业(ye)智能

1、科学的数据分析提升职场竞争力，为老板提供决策依据

ANALYSISMODEL技术

数据(ju)分(fen)析思维与方法、Excel基础、Excel常(chang)用函数、Excel统计函数、数据(ju)透视表、职业(ye)教育学科调整(zheng)、决策辅助项(xiang)目(mu)报告撰(zhuan)写、常(chang)用分(fen)析方法、指标体系搭建

就(jiu)业岗(gang)位：数据分析师

2、科学的数据建模，搭建可交互的业务看板，提升数据效率

BUSINT技(ji)术(shu)

PowerBl介绍(shao)(shao)、PowerQuery、数据处理、PowerBlDax函(han)数、PowerBlM函(han)数、企业专项(xiang)大屏搭建(jian)企业经营分析看板(ban)搭建(jian)、Tableau介绍(shao)(shao)

Tableau案例(li)：茶饮店销售数(shu)据看板(ban)和职业教育公司(si)看板(ban)

就(jiu)业岗(gang)位：初(chu)级(ji)BI开(kai)发(fa)工(gong)程师，初(chu)级(ji)数据分析(xi)师

3、扩展数据分析技能，适应当前企业海量数据分析的需求

IDATABASE技术

MySOL基(ji)本操(cao)作、数(shu)据表数(shu)据管理、系统内置函(han)数(shu)基(ji)础查询、高级(ji)查询、综合(he)案例、窗口函(han)数(shu)自定义(yi)函(han)数(shu)、存储(chu)过程、依据业务规则用(yong)户分群(qun)

适(shi)应(ying)市面上(shang)70%以上(shang)企业(ye)业(ye)务数(shu)据分(fen)析的岗(gang)位要求(qiu)

4、对大数据进行分析，实现数据商业化，获得更多进入大厂的机会

WAREHOUSE技术

大数(shu)据概述、Hive数(shu)据模(mo)型(xing)、Hive复合类型(xing)访问、Hive复合类型(xing)、函数(shu)ETL概述、ETL工具之Kettle介绍(shao)

案例实战：Kettle数据转换数据

适(shi)应市面上85%以上企业业务数据分析的岗(gang)位要求

数据分析从入门(men)到精(jing)通(tong)学习(xi)路线图第二阶段(duan)：

1、掌握基本的编程技能，问题解决能力，编写自动化程序提高工作效率

PYNBASE技术

Python介绍、数(shu)据类型(xing)和变(bian)量、运算符(fu)和表达式(shi)、容器循环(huan)相关语(yu)句、break和continue语(yu)句、函(han)(han)数(shu)基础函(han)(han)数(shu)传参、匿名函(han)(han)数(shu)、模块、环(huan)境(jing)准备

2、大批量数据的获取、处理、可视化、统计分析

PYNANALYSIS技术

numpy、pandas、matplotlib描述(shu)性分(fen)析、分(fen)组分(fen)析、数(shu)据处理(li)、正则表达式、核心指标异常分(fen)析

3、精通Python销售、营销、用户行为、经营、竞品、活动分斤，掌握数据驱动的决策技能

EMPLOYMENT技术

销售数(shu)据(ju)分析、营(ying)销活(huo)动分析、用户行(xing)为(wei)分析经营(ying)分析、竟品分析、活(huo)动分析、预测数(shu)据(ju)处理

4、参数估计精准，假设检验赋能决策，统计学习奠定数据洞察基石

STATISTICS技术

统(tong)计学概述(shu)、统(tong)计学三(san)大分布、参数估计及(ji)应用、假设检验(yan)及(ji)应用

5、精通十大机器学习算法，根据历史数据进行建模预测，提升数据解析力，让决策更智能

MACHLEARNING技术(shu)

机器学习(xi)、线性回(hui)(hui)归(gui)(gui)、回(hui)(hui)归(gui)(gui)模型(xing)评价、lasso回(hui)(hui)归(gui)(gui)岭回(hui)(hui)归(gui)(gui)、逻辑回(hui)(hui)归(gui)(gui)、机器学习(xi)分类算法(fa)(fa)、CART集成算法(fa)(fa)、机器学习(xi)聚类算法(fa)(fa)

就业岗位数据(ju)中级分(fen)析师：数据科学家：机(ji)器学习(xi)工程(cheng)师

以上内容是关于数据分析从入门到精通学习路线图。如果你恰好也想要学习数据分析可以根据小编的数据分析学习路线图进行学习，也可以成为技术大牛，如果你想要快速掌握数据分析技巧并且学习完后能顺利就业可以选择来达内学习数据分析，达内数据分析培训推荐就业。