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数据分析是什么？

数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

优势一：安全: 通过数据托管和技术，公司可以保护其基础设施，因为任何公司都有安全漏洞的成本。因此，通过这项技术，每年可节省约1.6％的收入。

优势二：改善业务运营: 一方面可以运用数据分析改善企业的业务运营。另外，数据分析可以使企业对于时下趋势分析更清晰，精准预测未来发展趋势。

优势三：强化数据处理: 大数据分析可用于存储，处理，分析和从大量结构化和非结构化数据中得出结论。流处理是一种大数据解决方案，可以帮助你同时分析和理解连续数据或运动中的数据。

深入了解数据分析

数据分析能做什么？

近年来，数据分析已经逐步的被应用到生活的各个领域。就在刚刚结束不久的#2020年线上智博会#上，马云在8分钟的演讲中，30次提到数字化问题。未来十年中，数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标，数字化也将成为企业获益的关键因素。

1金融交易
2科学研究
3设备性能研究
4城市管理
5安防管理
6业务流程优化

哪些岗位发展好

数据分析行业发展趋势如何？

报告指出，数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一，并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400 万。而 CrowdFlower 近公布的一项数据科学报告指出，“在接受问卷调查的数据科学家人群当中，有 83% 的人士认为现今的数据科学家处于短缺状态”。

全国数据分析岗位平均月薪超13000元

￥13.9K/月平均工资

数据统计来自近一年2877份样本,截至2020-12-28
薪酬区间: 4.5K-50K,最多人拿: 10K-15K

说明:数据分析工程师月薪平均工资￥13.9K,其中拿10K-15K工资的占比最多,达27.6% ,数据统计依赖于各平台发布的公开薪酬,仅供参考。 数据来源：职友集

招聘网站中大量数据分析招聘信息

数据来源：拉勾网

哪个地区薪资更高

数据分析技术适合谁学？

数据分析的现状是薪水高、但人才紧缺，因此很多小伙伴想尝试学习数据分析，那么究竟都有哪类人适合学习数据分析技术呢？

数据分析开发人员

已经在从事数据分析工作，想要进一步深造！

Python开发相关人员

Python行业相关人才，想要主攻数据分析领域。

迫切转行人员

想要快速转行互联网人才，进入数据分析领域。

零基础大学生

零基础想要学习掌握有前途的工作的零基础大学生。

点击测试适不适合学习数据分析

什么样才是好的数据分析培训机构？

学的会、学的好、就业快、就业好的培训机构才是好机构，在选择网页设计培训机构时，以下几个方面必须要进行详细了解和对比。

课程大纲是否 定时更新: 时刻关注前沿技术和市场需求的变化，一年多次更新课程大纲，及时吸纳新的行业技术、项目案例，并根据实际教学效果进行调整，让学员学的扎实且不落伍。

培训讲师是否 实战经验丰富: 数据分析技术可以说掌握理论知识并不难，但是把知识转化成具体的操作手段，需要实战经验的积累，所以想学好，学习过程中离不开经验丰富的前辈指点。

授课方式 如何: 在学习过程中，授课形式和学习环境十分重要，建议选择全程面授而不是好多人在一个教室听直播甚至录播课程的授课形式，学习氛围散漫、学习效果差

就业是否可靠 品牌是否有背书: 一定要考量培训机构的品牌实力，机构要提供多重就业服务，不是学习完就把学员扔到一边儿不管就业跟进。数据分析培训机构的口碑如何，可以通过贴吧等是途径了解。

了解数据分析培训机构排名

为什么要选择中公优就业学习数据分析技术？

阶段式授课方式+定期更新课程大纲全程面授课程内容更新、更实用

中公优就业数据分析培训机构采用阶段式授课方式，学完一阶段内容进行考核，将掌握不好的技术点在下一阶段再进行讲解。并且定期更新课程大纲所学技术，让学员可以学到企业所需数据分析技术。

Python开发基础

语言基础：基础语法、文件系统
实战案例：拳游戏，个税计算器，猜数字，赌大小，文件管理（文件拷贝、文件重命名、文件删除、文件夹的相关工作、批量修改文件名等），学员信息管理系统（文件版）
培养目标：掌握Python编程语言基础内容

Python前端开发

前端开发：页面结构
实战案例：商品分类页面，商品详情页面，登录/注册页面
培养目标：通过本模块的学习，了解前端基本知识

excel高效数据处理与分析

模块一：excel基本操作：数据的输入，数据的格式化，排序、筛选与分类汇总，数据透视表，公式与函
模块二：excel可视化及简单统计分析：图表，Excel与外部数据库的交互，数据分析工具的使用，抽样于问卷调查数据的处理
实战案例：高效处理学员信息，公司值班管理系统，产品分析报告
培养目标：能够熟练excel的基本操作
spass统计分析工具

模块一：spss基本操作：spss入门，数据管理，T检验与方差分析，定性资料统计推断，有序定性资料
模块二：spss统计分析：诊断试验与ROC分析，初级数据分析，高级统计分析
实战案例：SPSS在企业经济活动中的应用，SPSS在房地产市场中的应用
培养目标：熟练掌握spass统计分析工具以及应用

网络爬虫

模块一：数据爬取：爬虫与数据，Scrapy框架
模块二：非关系型数据库：Mongodb
实战案例：B站视频弹幕、抖音视频、开心网数据爬取，猫眼电影，腾讯招聘，豆瓣图书加密数据爬取
培养目标：熟练掌握使用scrapy框架和Mongodb实现海量数据的爬取

数据挖掘

模块一：数据分析：数据分析-基础内容，数据分析-模块学习，数据分析-数据清洗，数据分析-特征工程
模块二：机器学习：数据挖掘经典算法
实战案例：餐饮订单信息分析，鸢尾花数据分析，国民生产总值评估，"挖掘超市商品之间的隐秘信息，电影分类，文本分类实战，客户分类、NBA球员场上位置分类，房价预测、电视销售回归分析、财政收入的预测
培养目标：掌握机器学习算法的匹配方法，深入理解算法原理与实现步骤