對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有充分的理解。大家都知道，一般工廠中有存放產(chǎn)品的庫(kù)房，所以就不難理解數(shù)據(jù)庫(kù)的意義了，一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)都是大量的，如果存放這些大量的數(shù)據(jù)就需要一個(gè)類似于工廠庫(kù)房一樣的東西里面，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是需要庫(kù)房，就叫做數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)分析師必須知道數(shù)據(jù)庫(kù)的用途以及存在的意義，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方。數(shù)據(jù)庫(kù)有很多，如MongoDB，MySQL，PostgreSQL等。理解數(shù)據(jù)庫(kù)并且能熟練使用它，這是數(shù)據(jù)分析師的一個(gè)基本能力。作為數(shù)據(jù)分析人員，我們首先要知道如何去獲取數(shù)據(jù)，其中最常見(jiàn)的就是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)，因此你可以不會(huì)R，不會(huì)python，但是你不能不會(huì)SQL。

"掌握數(shù)據(jù)分析體系
掌握用戶數(shù)據(jù)分析框架
掌握EDIT模型在電商用戶數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景的使用
掌握AIPL以及4A用戶營(yíng)銷分析方法
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熟練掌握Excel、MySQL、Power BI等數(shù)據(jù)分析軟件
熟練掌握數(shù)據(jù)清洗，可以完成缺失值填補(bǔ)、異常值處理等
精通數(shù)據(jù)可視化，制作可視化分析報(bào)表
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SQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用基礎(chǔ)
大型數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)實(shí)戰(zhàn)
掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景
掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法"

"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(bào)告
4章制作可視化分析報(bào)表
5章描述性統(tǒng)計(jì)分析
6章SQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)實(shí)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(duì)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章數(shù)字化決策方法與數(shù)據(jù)行業(yè)賦能商業(yè)案例"

人才缺口大
IT時(shí)代逐漸被DT時(shí)代取代，用理性數(shù)據(jù)分析代人工經(jīng)驗(yàn)分析成為主流，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)僅為0.05，屬于高度稀缺。
入門相對(duì)簡(jiǎn)單
數(shù)據(jù)分析是一門跨領(lǐng)域技術(shù)，不需要很強(qiáng)理工科背景，反而有市場(chǎng)銷售、金融、財(cái)務(wù)或零售業(yè)背景的人士，分析思路更加開(kāi)闊。
行業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)
幾乎所有的行業(yè)都會(huì)應(yīng)用到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師不僅僅可在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)就業(yè)，也可在銀行、零售、醫(yī)藥業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域服務(wù)。
職業(yè)壽命長(zhǎng)
數(shù)據(jù)分析一旦掌握，可以在職場(chǎng)上收益長(zhǎng)久，掌握這門新興技術(shù)都會(huì)大有用武之地，受外部業(yè)務(wù)