掌握數(shù)據(jù)增長理論模型
掌握數(shù)據(jù)增長工具使用掌握
掌握數(shù)據(jù)指標搭建與監(jiān)測能力，并掌握如何基于數(shù)據(jù)進行解讀分析、決策優(yōu)化
掌握包括留存、轉(zhuǎn)化、獲客與裂變在內(nèi)的核心增長黑客方法論

"1章預(yù)科學(xué)習(xí)
2章數(shù)據(jù)分析概述
3章撰寫業(yè)務(wù)分析報告
4章制作可視化分析報表
5章描述性統(tǒng)計分析
6章SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ)
7章SQL大廠面試直通車
8章大型數(shù)據(jù)分析綜合項目現(xiàn)場實戰(zhàn)
9章數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課
10章面試技巧一對一輔導(dǎo)
11章Python編程基礎(chǔ)（選修）
12章Python數(shù)據(jù)清洗與可視化（選修）
13章Python數(shù)據(jù)分析綜合案例（選修）
14章Python面試直通車（選修）
15章技能拓展課（選修）
16章指標體系搭建
17章用戶留存
18章用戶轉(zhuǎn)化
19章獲客與裂變
20章綜合實戰(zhàn)項目
21章畢業(yè)項目答辯"

1. 業(yè)務(wù)能力
只要在實踐領(lǐng)域中做過數(shù)據(jù)分析，你就會明白在任何分析中最重要的是業(yè)務(wù)能力。學(xué)習(xí)和掌握業(yè)務(wù)知識,需要深厚的積累。一個開發(fā)業(yè)務(wù)專家，背后積累的經(jīng)驗遠遠超過掌握的基本技能。所以，想要成為更好的數(shù)據(jù)分析師，需要更深層次的思考和總結(jié),否則只停留在表層。
例如，使用以前的分析報告和示例案例進行研究，如果不理解，就提出問題，這是一個漸進的過程。然而，這需要時間和行業(yè)的沉淀。數(shù)據(jù)分析師不斷改進的能力就是有效提高業(yè)務(wù)知識的方式。
2.思考能力
數(shù)據(jù)一直都存在,但是它不能說話,所以數(shù)據(jù)分析師不僅要基于業(yè)務(wù)能力的理解,學(xué)會推理和分析、發(fā)現(xiàn)、快速定位關(guān)鍵屬性之外,還要懂得開發(fā)自己的創(chuàng)新觀點,沒有思維邏輯數(shù)據(jù)分析是非常糟糕的。形成獨特的見解，是來自于個人的不斷學(xué)習(xí)和思考，在這里學(xué)習(xí)更強調(diào)跨領(lǐng)域和專業(yè)，思考更強調(diào)思維習(xí)慣。
思考本身是一種實踐,它可以是你的知識更深入和系統(tǒng)的運用。在某種程度上,“數(shù)據(jù)分析”從來不是一個“數(shù)據(jù)分析”本身,而是通過“數(shù)據(jù)分析”和表象來加深理解、思考和判斷。
3.溝通能力
數(shù)據(jù)分析貫穿整個行業(yè)鏈，數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)等等，跨越的過程很長,我們需要面對各種各樣的工作,遇到不同的角色,不同的語言時,如果沒有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的橋梁,那么溝通起來就顯得很困難。
與此同時，聽取別人的意見，尤其是明智的意見，它可以幫助你找到另一條出路，減少犯錯誤的可能性。
4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力
數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)有一個不好的現(xiàn)象,比如你在看一個案例的時候，往往接觸到的只是數(shù)據(jù)的局部。因此,視野是有限的,在大多數(shù)的公司中,許多數(shù)據(jù)分析師實際上缺乏全局數(shù)據(jù)視圖,因為他們不知道有多少數(shù)據(jù)。
當(dāng)然，大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師可能不需要進行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，這是在實踐中已經(jīng)習(xí)慣的事情，但是自頂向下的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法將為你提供更好的基礎(chǔ)和更全面的數(shù)據(jù)視圖。