摘要：
首先，先了解一下数据库的基本概念要点： 数据库是数据存储的集合，表示数据结构化的信息 列存储表中的信息 行存储表的明细 主键是表中的唯一标识 主键不具备业务意义 在实际操作中，对表的主键不做强制性要求，但是建议设立 主键必须唯一 每行必须有一个主键，不可为空 主键的值不可被修改 主键值被删除后不可重 阅读全文
posted @ 2018-11-17 12:22
hank-li
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美丽的图表，应该是有用的图表 对于数据可视化，大多数人下意识是要好看，下意识的去追求美感，觉得高大尚。其实，美丽的图表应该是有用的图表。 数据可视化的目的是让数据更高效，让读者更高效的进行阅读，而不是自己使用。好的可视化能突出背后的规律，突出重要的因素，最后才是美观。 故 设计图标要明确目的性 【图 阅读全文
posted @ 2018-11-17 12:09
hank-li
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Excel常用于敏捷，快速，需要短时间相应的场景下是非常便捷的数据处理工具。 相对于语言类例如python和R等则用于常规的，规律的场景中应用，便于形成日常规则统计分析。 对于学习的路径：Excel函数 SQL函数 python 必知必会内容：保证使用版本是2013+；培养好的数据表格习惯；主动性的 阅读全文
posted @ 2018-11-17 12:00
hank-li
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一，业务掌握的重要性 很多分析数出的结论得不到业务部门的认可或者得出的解决方案无法落地实现，原因是因为对业务了解匮乏。唯有了解业务，才能建立起业务数据模型，建立起数据分析的体系。 二，经典的业务分析指标将解 （课程截图） 架构化+公式化+业务化=指标 指标的5要素： 1. 核心指标 2. 好的指标应 阅读全文
posted @ 2018-11-17 11:55
hank-li
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一，前言 思维缺失 造成“不知道，不确定“（问题发生没？问题在哪里？为什么？不确定对不对？不确定执行结果？不知道老板是否满意给不给加薪？。。。。） 要拥有三种核心思维： 1. 结构化 2. 公式化 3. 业务化 数据分析思维7大技巧：1.象限法 2.多维法 3.假设法 4.指数法 5.二八法则 6. 阅读全文
posted @ 2018-11-17 11:42
hank-li
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第一周 "数据分析师思维" 第二周 "业务分析" 第三周 "Excel分析" 第四周 "数据可视化" 第五周 "MySQL数据库" 第六周 "统计学" 第七周 "Python" 第八周 "三大作业" 阅读全文
posted @ 2018-11-17 11:29
hank-li
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摘要：
第一章 准备工作 1.1 What Is This Book About（这本书是关于什么的） 1.2 Why Python for Data Analysis?（为什么使用Python做数据分析） 1.3 Essential Python Libraries（一些重要的Python库） 1.4 I 阅读全文
posted @ 2018-11-17 10:25
hank-li
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