为什么要学习数据分析？
大数据、人工智能时代有没有什么技能是可以运用在各种行业的？
有，数据分析就是，从数据中提炼有价信息是大数据、人工时代必备的技能之一！
营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，公司高管可以通过数据分析指导决策。
不管你从事的是什么行业，掌握了数据分析能力，你将更有竞争力。
如何学习数据分析？
数据分析是一门交叉学科，往简单了说，学会使用Excel就可以做一些数据分析了，再复杂一些，要用到SQL的知识，“高级”一些的，就要用到数据分析方法，最常见的就是统计模型，比如方差分析、列联分析、线性回归、逻辑回归、主成分分析法、时间序列等。而想再进一步地深入学习就还需要掌握决策树、聚类分析、关联规则、神经网络、随机森林等数据挖掘模型算法。除了理论知识的学习外也需要掌握一些常见的数据分析工具，比如SPSS、SAS、R、Python等，尤其要注意编程语言的学习，掌握一门编程语言可以让分析工作更加高效地进行。
以上是学习数据分析道路上需要掌握的基本技能，至于怎么学？当然最有效的方法就是理论与实践相结合的方法，真正做到学以致用。
今天我在这里推荐这本《对比Excel，轻松学习Python数据分析》，本书集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
话不多说，直接上来展示：
第一部分 入门篇
第1章 数据分析基础
数据分析是什么
为什么要做数据分析
数据分析究竟在分析什么
数据分析的常规流程
数据分析工具：Excel与Python
......
第二部分 实践篇
第2章 熟悉锅——Python基础知识
Python是什么
Python的下载与安装
介绍Jupyter Notebook
基本概念
字符串
数据结构——列表
......
第3章 Pandas数据结构
Series数据结构
DataFrame 表格型数据结构
......
第4章 准备食材——获取数据源
导入外部数据
新建数据
熟悉数据
......
第5章 淘米洗菜——数据预处理
缺失值处理
重复值处理
异常值的检测与处理
数据类型转换
索引设置
......
第6章 菜品挑选——数据选择
列选择
行选择
行列同时选择
......
第7章 切配菜品——数值操作
数值替换
数值排序
数值排名
数值删除
数值计数
......
第8章 开始烹调——数据运算
算术运算
比较运算
汇总运算
......
第9章 炒菜计时器——时间序列
获取当前时刻的时间
指定日期和时间的格式
字符串和时间格式相互转换
时间索引
时间运算
......
第10章 菜品分类——数据分组/数据透视表
数据分组
数据透视表
......
第11章 水果拼盘——多表拼接
表的横向拼接
表的纵向拼接
???
导出为.xlsx文件
导出为.csv文件
将文件导出到多个Sheet
......
第13章 菜品摆放——数据可视化
数据可视化是什么
数据可视化的基本流程
图表的基本组成元素
Excel与Python可视化
......
第三部分 进阶篇
第14章 典型数据分析案例
利用Python实现报表自动化
自动发送电子邮件
假如你是某连锁超市的数据分析师
假如你是某银行的数据分析师
......
第15章 NumPy数组
NumPy简介
NumPy数组的生成
NumPy数组的数据预处理
NumPy数组重塑
NumPy数组合并
......
因为篇幅有限，这里就不一一展示了，有需要这份资料的，可以私信回复我111.