为什么要学习数据分析？ （全套教程文末领取哈）
大数据、人工智能时代有没有什么技能是可以运用在各种行业的？
有，数据分析就是，从数据中提炼有价信息是大数据、人工时代必备的技能之一！
营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，公司高管可以通过数据分析指导决策。
不管你从事的是什么行业，掌握了数据分析能力，你将更有竞争力。
如何学习数据分析？
数据分析是一门交叉学科，往简单了说，学会使用Excel就可以做一些数据分析了，再复杂一些，要用到SQL的知识，“高级”一些的，就要用到数据分析方法，最常见的就是统计模型，比如方差分析、列联分析、线性回归、逻辑回归、主成分分析法、时间序列等。而想再进一步地深入学习就还需要掌握决策树、聚类分析、关联规则、神经网络、随机森林等数据挖掘模型算法。除了理论知识的学习外也需要掌握一些常见的数据分析工具，比如SPSS、SAS、R、Python等，尤其要注意编程语言的学习，掌握一门编程语言可以让分析工作更加高效地进行。
以上是学习数据分析道路上需要掌握的基本技能，至于怎么学？当然最有效的方法就是理论与实践相结合的方法，真正做到学以致用。
今天我在这里推荐这本《对比Excel，轻松学习Python数据分析》，本书集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
话不多说，直接上来展示：
第一部分 入门篇
第1章 数据分析基础
数据分析是什么
为什么要做数据分析
数据分析究竟在分析什么
数据分析的常规流程
数据分析工具：Excel与Python
…
第二部分 实践篇
第2章 熟悉锅——Python基础知识
Python是什么
Python的下载与安装
介绍Jupyter Notebook
基本概念
字符串
数据结构——列表
…
第3章 Pandas数据结构
Series数据结构
DataFrame 表格型数据结构
…
第4章 准备食材——获取数据源
导入外部数据
新建数据
熟悉数据
…
第5章 淘米洗菜——数据预处理
缺失值处理
重复值处理
异常值的检测与处理
数据类型转换
索引设置
…
第6章 菜品挑选——数据选择
列选择
行选择
行列同时选择
…
第7章 切配菜品——数值操作
数值替换
数值排序
数值排名
数值删除
数值计数
…
第8章 开始烹调——数据运算
算术运算
比较运算
汇总运算
…
第9章 炒菜计时器——时间序列
获取当前时刻的时间
指定日期和时间的格式
字符串和时间格式相互转换
时间索引
时间运算
…
第10章 菜品分类——数据分组/数据透视表
数据分组
数据透视表
…
第11章 水果拼盘——多表拼接
表的横向拼接
表的纵向拼接
导出为.xlsx文件
导出为.csv文件
将文件导出到多个Sheet
…
第13章 菜品摆放——数据可视化
数据可视化是什么
数据可视化的基本流程
图表的基本组成元素
Excel与Python可视化
…
第三部分 进阶篇
第14章 典型数据分析案例
利用Python实现报表自动化
自动发送电子邮件
假如你是某连锁超市的数据分析师
假如你是某银行的数据分析师
…
第15章 NumPy数组
NumPy简介
NumPy数组的生成
NumPy数组的数据预处理
NumPy数组重塑
NumPy数组合并
…
因为篇幅有限，这里就不一一展示了
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