2.2 技能點
2.3 商業知識
3 資料敏感
4 up的面經
手動反爬：如何學習資料分析
from：蠟蠟joanna
資料分析作為一種工具（只是一種工具），可以和很多其他能力結合，比如：da+產品 / da+運營。
只要行業中有足夠多的資料（前提），就能從資料中發現問題，並支援決策。
2個主要的發展路線：
up主的路線：
2.1.1 統計學：
內容包括：
2.1.2 概率論 ：
內容包括：
2.2.1 sql語句
提取資料的能力，對sql的熟悉程度直接決定了資料分析工作的效率。（技能點滿）
資料獲取方法包括：
內部：sql內部資料庫提取
刷題**：leetcode、牛客網
學習週期：1周學習，用零散的時間刷題即可
2.2.2 tableau
是目前大部分商業公司正在應用的資料視覺化的軟體。
乙個好的資料分析師，可以用視覺化內容講述乙個故事。
軟體是收費的，學生可以申請到1年的免費試用。
學習內容包括：
2.2.3 python
只有在工作量級非常大的時候，才會使用python來提高工作效率。
基本只需要關注python資料處理的部分，也就是numpy和pandas兩個庫。
需要學習的內容：
2.2.4 excel作為資料分析的頭部。
需要深入的行業知識和見地，比如：對經濟政策、**政策、行業發展狀況的了解etc。
要了解每個行業的kpi以進行量化。
**推薦：人人都是產品經理（可以搜尋kw如：「指標」、「漏斗」、「轉化率」相關的文章）
在資料的變化中，了解業務邏輯。
比如：哪些指標是相互關聯的，哪些模組是聯動的。知其然也知其所以然。
識別並發現異常資料，比如：流量&dau顯著上公升，而成交量&gmv卻顯著下降。
鍛鍊邏輯思維：產品資料報告、行研報告。尤其關注資料之間變化和關聯的部分。
推薦：cbndata、阿里研究院、易觀、艾瑞、企鵝智酷
如何成為資料分析師
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資料分析師學習規劃
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