資料正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網路、消費資訊、運動軌跡……大到企業的銷售、運營資料，產品的生產資料，交通網路資料……
如何從海量資料中獲得別人看不見的知識，如何利用資料來武裝營銷作業、優化產品、用戶調研、支撐決策，資料分析可以將資料的價值最大化，
所以無論你做產品，運營，HR，財務，還是做研發，系統架構，在數不清的場景下，資料分析都是基本功，它不是一個職位，而是一個技能，
因此，我們才會說，學習資料分析，無論你的職場目標是什么，基本都是必須的，而且不會過時，
但是一提資料分析，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，搞不清關鍵資料，有的人覺得花了很多錢，報了不少課程，但收效甚微，
那么，小白如何快速獲得資料分析的能力呢？知乎上有很多書單，你可能也聽過很多學習方法，但嘗試過就知道這些跟高效沒什么關系，
基于此小編整理了一些資料分析學習內容，把它推薦給你！
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另外還總結了一些資料分析必備技能，希望可以幫助到各位，
一、資料分析三劍客
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Nump多維陣列的創建、處理
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線性函式、矩陣詳解
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Pandas資料結構
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高斯分布、卡方分布
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Pandas下的繪圖機制
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Matplotlib繪圖流程、方法
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資料加載、清理、存盤、轉化、合并、重塑等多方位分析
二、MySQL
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多種資料庫特點與應用場景
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MySQL實戰
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MySQL入門指南
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MySQL多平臺的安裝部署
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MySQL可視化工具與資料的匯入匯出
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多表關系設計與欄位約束
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SQL實作銷售任務派發系統
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三、可視化套餐技術整理
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使用Django搭建Web專案、Web介面展示
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瀏覽器與WEB服務器的通信原理
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路由、視圖、模板、模型的關聯原理
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Seaborn各種圖譜繪制
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Tableau作業表、儀表盤、故事詳解
四、量化分析資料匯總
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數學建模
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易拉罐形狀和尺寸的最優設計
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演算法詳解
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“一口價”的戰略
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財務質量因子研究
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演算法模型的評價標準
五、Hadoop全面決議
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Hadoop原理
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MapReduce與Python編程詳解
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級聯MapReduce原理分析
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Combiner決議
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Spark原理決議
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SparkSQL分布式與SQL查詢引擎分析
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