大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學習算法的不斷發(fā)展，各種高深的算法也成了數(shù)據(jù)分析員日常討論的話題，然而，并不是每一個崗位的數(shù)據(jù)分析都需要用到各種高深的機器學習算法，很多職場中的數(shù)據(jù)分析往往只涉及基礎的部分，無需用到各種復雜難懂的算法，只需要基本的分析，即可為公司的運營決策提供參考。很多人并不需要專業(yè)的知識儲備，，不需要懂數(shù)學算法，不需要掌握高大上的專業(yè)軟件，只需掌握有效的分析技術輔助支撐現(xiàn)有業(yè)務即可。
第一部分：數(shù)據(jù)分析理論基礎
第1部份： 數(shù)據(jù)分解與實驗設計
數(shù)據(jù)無處不在，然而我們應該如何處理數(shù)據(jù)材料，將原始數(shù)據(jù)轉變?yōu)橥七M現(xiàn)實工作的妙策？如何設計實驗才能獲得質量高的數(shù)據(jù)進行分析？
第2部份：優(yōu)化
利潤，效率，收入等，當然是多多益善，那怎樣調整決策變量，才能找出優(yōu)化的解決方案？
第3部份： 假設檢驗與貝葉斯統(tǒng)計
世事紛紜，真假難辨。如何根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，推斷出事實的真相？
第4部份：貝葉斯統(tǒng)計
如果根據(jù)已有條件，推斷某個事件發(fā)生的概率？
第5部份：直方圖與數(shù)據(jù)分布
數(shù)據(jù)的圖形表示方法不計其數(shù)，直方圖就是其中一種用于獨立數(shù)據(jù)分布、差異、集中趨勢的圖表，那我們到底從直方圖看出了什么？
第二部分：動手實踐Excel操作
第6部份：Excel的數(shù)據(jù)讀入與整理
數(shù)據(jù)讀入與整理，往往是數(shù)據(jù)分析費時間的一步，如何高效完成這個工作？
第7部份：數(shù)據(jù)清洗
面對眾多形式各異的數(shù)據(jù)Excel中有什么數(shù)據(jù)清洗技巧？
第8部份：數(shù)據(jù)可視化
龐雜晦澀的數(shù)據(jù)不僅令人厭倦不堪，而且浪費時間與精力，相反，一張簡單明了的圖像芳兒更令人印象深刻。如何將海量數(shù)據(jù)轉化為一張圖？
第9部份：回歸預測
如何借助歷史數(shù)據(jù)，預測未來走勢，為決策提供參考？
第三部分：商業(yè)智能Power BI
第10部份：Power BI 與Excel
Power BI 是什么？跟Excel有什么關聯(lián)？如何使用PowerBI
第11部份：高效數(shù)據(jù)整理工具PowerQuery
如何利用Power Query避免重復的數(shù)據(jù)整理工作？
第12部份： Power Pivot數(shù)據(jù)建模分析
想讓您的企業(yè)周報、月報自動化？想告別重復枯燥的Vlookup？想用Excel處理百萬、千萬行的多源數(shù)據(jù)？
第13部份：Power BI 報表實踐
如何有效利用Power BI 與Excel分析商業(yè)數(shù)據(jù)，為企業(yè)運營決策提供助力？
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