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(mén)相對(duì)簡(jiǎn)單
數(shù)據(jù)分析是一門(mén)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(xiāo)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(mén)新興技術(shù)都會(huì)大有用武之地，受外部業(yè)務(wù)

"掌握數(shù)據(jù)分析體系
掌握用戶(hù)數(shù)據(jù)分析框架
掌握EDIT模型在電商用戶(hù)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景的使用
掌握AIPL以及4A用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)分析方法
掌握商品數(shù)據(jù)分析框架
掌握EDIT模型在商品數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景的使用
掌握銷(xiāo)售分析、庫(kù)存分析、市場(chǎng)分析、促銷(xiāo)分析等常用分析診斷方法
掌握商品數(shù)據(jù)分析常用數(shù)據(jù)挖掘模型
掌握流量數(shù)據(jù)分析框架
掌握流量分析的基本工具
掌握流量異常檢測(cè)方法和常用的流量分析模型
掌握基于Power BI的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化報(bào)告制作
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
可以獨(dú)立撰寫(xiě)業(yè)務(wù)分析報(bào)告
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(xiě)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(chē)
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(chē)（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"