分析了1000+面试者，我发现80%的Python数据分析师都没掌握这些技巧！

大数据分析不是「未来」，而是「现在」

麦肯锡开始“殷勤”招聘数据分析人才、摩根大通要求全体员工学习Python语言，类似新闻层出不穷，大数据人才紧缺早已不是新鲜话题。

不仅如此，“大数据分析”不再是一个专家型岗位，一线业务人员必须配备数据分析能力、否则就要面临淘汰，这样的时代，也已经悄然到来。

例如，以下这些常见的业务问题，人只能贡献「苦劳」，数据分析工具能贡献「功劳」：

金融：基金投资经理做策略分析需要每天查看大量的股票行情、公司报表，还要每天在Excel上手动更新数据，而用Python可以随时随地利用截面数据、时序数据获取，完成动态分析和自动更新数据；

咨询：咨询顾问经常需要对客户企业的内部数据从行业层面获得对比分析，除了让实习生手动下载研报、往Excel上“抄”数据以外，只要获得权威平台的API接口，就可以直接导入年报、研报等资料数据，留下更多的时间和人力制定策略；

财务：用Python可以搞定最烦人的底稿整理，几行代码就能抓取PDF财报文件上的数据，并进行简单的汇总统计；

零售：以沃尔玛为例，全国的采购库存数据在总部进行集中管理，十几万的供应商数据采集和管理，Excel是不可能完成的，而Python等语言可以顺畅又快速地跑通，还可以用Tableau一秒拉出一个美观的仪表盘，图+表向上级完美展示你的工作成果：

摆脱「小作坊」，工具在手才是硬道理

可能你会问，我已经对怎么分析数据来支持业务非常熟练了，为什么还要每天花几个小时学习晦涩的工具？

我相信，大部分业务的数据分析支持决策，都是按以下的流程进行的。

我们可以清楚地看见，数据追踪、清洗、转化花费了整个流程的大部分时间，而贡献90%价值的商业洞察和决策，往往只花掉10%的时间。如果前面那些琐碎工作交给一个程序自动跑完，效果可想而知。

对于行业小白，掌握几门常用的数据分析工具，更是一个新的机会。

在跟好几位BAT数据分析师交流的过程中，他们告诉我，人人都会数据分析，但现在大部分一线业务的数据分析还在“小作坊”的模式：

精确的样本+深度的挖掘+精准的预测

相比之下，大数据分析则简单得多：

简单模型+海量数据

显然，后者受「人」的能力限制更小，得到的结果更加准确有效。对于行业小白，掌握数据分析工具，做更准确的分析决策，你不需要太多行业经验，也能成为行业内有Insights的资深玩家。

时间有限，怎么快速学到核心内容？

那么，数据科学家常用的语言和工具有那么多，学哪些？怎么快速学？

我们采访了很多工作中会用到数据分析的人，他们中有来自阿里、腾讯等互联网公司，也有高盛、中金等投行的分析师，还有麦肯锡的商业分析师。对于数据分析这个技能基本要求，他们都表示，一套数据分析的工作，通常是需要多个工具结合完成的。

• 数据搜集/抓取：Wind等数据终端、Python爬虫

• 数据库的使用：SQL

• 数据分析：Python数据分析、Excel等

• 数据可视化的能力：Tableau；Python里matplotlib/seaborn扩展包

然而，市面上绝大多数课程都是单一工具的教学，要么只学Python，要么只学SQL，即使真的学会了，掌握的也只是零散的工具本身，依然难以跑完一整个数据分析流程。光是自学一门语言，就已经有这么多问题：

 

1. 这些课程对于没有工科背景的人太不友好了，课程主要讲的还是程序员的 Python 技术。但对于不走技术岗位的商科学生来说，其实是不需要学到程序员的水平的，那应该学到什么程度？在投行、咨询公司中的应用场景是怎样的？从这些课程中无从得知。

2. 很多课程的授课方式和大学课堂很像，充满枯燥又高深的理论，就是像说明书一样把Python各种功能介绍一次，太多人装完软件，敲完“Hello World”就学不下去了。

3. 学了没地方应用。这些课程要么就是纯理论讲解，要么就是“飞机大战”这种与实际工作不相干的练习，让人看不到数据分析在自己真实世界中的应用，找不到学习动力，也检验不了学习结果。

为了帮助更多一线业务从业者掌握数据分析工具、随学随用，快速帮助工作提升，职问联合网易，邀请到了职业经历遍及腾讯、阿里、百度、网易、高盛、摩根士丹利、麦肯锡的多名资深数据分析师，推出了这门「职问X网易数据分析技能课」。

// 课程亮点 //

1. Python+SQL+Tableau+Wind+Excel 5大工具，一门课集齐，全面解决工作场景需求！

2. 前腾讯、阿里、百度、微软、网易、高盛、摩根士丹利、麦肯锡导师联合授课，你很难在市面上找到这样豪华的导师阵容。

3. 零基础也能轻松上手学习，课程抛开枯燥理论，直接从项目中跟着做数据分析，用「解决问题」倒逼「技能学习」，再不用担心学完没处用。

4. 20+小时丰富案例演示，涉及金融、电商、零售、互联网等领域，覆盖商业分析师、金融分析师、行业研究、用户运营、产品经理等岗位的数据分析工作。

5. 课程以数据的「获取-分析-可视化」逻辑展开，技术之外更注重搭建学员的数据思维，提升数据敏感度，带你真正用数据解决企业问题。

5门工具一网打尽，导师们已经把多余的、不常用的工具应用全部剔除，只留下你必学必用的核心内容：

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课程详情

课程容量

本课程有4大模块，含40+小时录播课程，3节直播答疑课程。

从4月18日开始更新，每周更新2节，8周内完成更新。

学员购买后，所有内容都可永久回放。

课程服务

直播答疑：课程将安排3次导师直播课程，同学们关于课程内容的疑惑，可以在直播中及时与导师提问互动。

监督+训练：课程购买后可添加班主任微信，加入课程学员群，并在帮助人带班督学下，完成课后练习的提交，打败拖延和偷懒。

听课方式

扫码报名后，立即可以开始录播课程的学习。从微信服务号「职问分院帽」-我的课程-课程首页-我的课程，找到本专栏，即可开始听课。

课程专栏中的“*必读-购买后续操作指南”会指示操作进行扫码验证入群，加入班级群后按照班主任提示进行即可。

*课程购买后24小时内可申请退款，24小时后不予退款，购买前请谨慎考虑。

如有任何疑问，请添加微信zhiwenkelly咨询。

这门课程的制作，职问花费了大半年时间，从聚集各领域最强的一线数据分析师从业者开始，到各用户群体调研，再到课程内容的反复打磨设计，团队的每一份精力和心血，都用于打造出一门真正能帮助学员获得提升的数据分析课程。

我们很喜欢这样一句话：

Shoot for the moon，even if we miss, we'll land among stars.

这也是职问一直以来的信念。我们不停探索职场新人的技能痛点，找到在各领域中最尖端的专家与我们一起，只做最能满足实务需求、最能帮助职场新人快速提升的技能课程。

努力的人永远值得尊敬，勇于探索更多可能的人也值得更好的未来。我们很荣幸与有梦想的各位携手，走出一条一条新的道路，成为各个领域的先行者和佼佼者。

关注公众号：拾黑（shiheibook）了解更多

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