人才缺口大
IT時代逐漸被DT時代取代，用理性數(shù)據(jù)分析代人工經(jīng)驗分析成為主流，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)僅為0.05，屬于高度稀缺。
入門相對簡單
數(shù)據(jù)分析是一門跨領(lǐng)域技術(shù)，不需要很強(qiáng)理工科背景，反而有市場銷售、金融、財務(wù)或零售業(yè)背景的人士，分析思路更加開闊。
行業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)
幾乎所有的行業(yè)都會應(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
數(shù)據(jù)分析一旦掌握，可以在職場上收益長久，掌握這門新興技術(shù)都會大有用武之地，受外部業(yè)務(wù)

"掌握數(shù)據(jù)分析體系
掌握用戶數(shù)據(jù)分析框架
掌握EDIT模型在電商用戶數(shù)據(jù)分析場景的使用
掌握AIPL以及4A用戶營銷分析方法
掌握商品數(shù)據(jù)分析框架
掌握EDIT模型在商品數(shù)據(jù)分析場景的使用
掌握銷售分析、庫存分析、市場分析、促銷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
掌握流量異常檢測方法和常用的流量分析模型
掌握基于Power BI的動態(tài)數(shù)據(jù)可視化報告制作
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，制作可視化分析報表
可以獨立撰寫業(yè)務(wù)分析報告
SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ)
大型數(shù)據(jù)分析綜合項目現(xiàn)場實戰(zhàn)
掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用場景
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章撰寫業(yè)務(wù)分析報告
4章制作可視化分析報表
5章描述性統(tǒng)計分析
6章SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ)
7章SQL大廠面試直通車
8章大型數(shù)據(jù)分析綜合項目現(xiàn)場實戰(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（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"