背景介绍
如今，数据分析不仅仅是一个岗位，而是一种渗透到互联网的各个岗位中的必备能力。看似冰冷数字的背后可能暗藏着增长和盈利的方向。能否洞察数据背后业务的规律，发现问题点，做出优化策略，让海量数据发挥更大价值，已经成为企业衡量人才价值的重要依据。
专栏解读
专栏主要分为五部分，分别围绕“必学技能”、“底层思维”、“进阶策略”、“拓展知识”、“求职建议”五个方面展开讲解。
第一部分 数据分析必备技巧及工具
在这一部分，专栏将从 Hive、Spark 等常见数据处理工具的使用技巧开始讲解，为你日后学习数据分析与实战做好铺垫；
第二部分 以业务为导向的数据分析思维
在完成第一部分技能学习后，专栏将进一步带你掌握技巧之下的底层职业思维以及从工作中表象出发，梳理数据的能力。
学完这一部分，你将掌握数据异常的快速定位方法，数据分析在用户运营中的运用，了解如何巧用数据分析优化产品，如何开展专题分析以及如何完成首页入口资源位最大价值；
第三部分 数据策略分析
完成前两部分技术与理论铺垫后，进入数据分析实战演练模块。首先，为你介绍数据分析驱动公司业绩增长的原理及具体方法，带你快速入门 AB 实验设计和评估。最后以“抖音”、“快手”的具体案例，手把手带你进入场景化的数据分析学习。
第四部分 商业化数据
这一部分将带你走近流量的商业闭环，了解如何通过分析实现商业变现。另外，通过对这一部分的学习，你将学会如何迅速了解互联网广告的核心指标以及拆解互联网公司价值数据量化模型，做出准确的价值评估。
第五部分 职业建议
这一部分主要讲解具体的上手攻略，从数据分析师的知识构成及管理，面试时间里要避免哪些问题以及选择公司和投递策略几个方面，手把手教你如何快速进入工作状态以及制定自己工作开展计划和职业发展规划。
讲师简介
取经儿 前小米、网易数据分析师
取经儿 从国企外派非洲 2 年到帝都转型互联网数据分析师 5 年+，在小米、网易等公司担任数据分析师，有全球独角兽的亿级用户数据分析经验，也有垂类行业百万日活的 B 轮创业公司经历，有短期内频繁更换工作的踩坑真经，也有扎根小米公司 30 个月的数据实战经验。
课程大纲
订阅须知：
1.本专栏共 25 讲，已全部更新；
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4.视频课程为虚拟商品，一旦售出不可申请退款；
5.本课程版权归拉勾所有，严禁翻录，违者必究；
6.如有问题请咨询客服同学，召唤客服>>>
目录 /共27节
开篇词
开篇词 | 避免踩坑 搭建数据分析师的核心竞争力
Part I 技能：数据处理
01 | 入行必备：数据处理的十大技巧
02 | 如虎添翼：开源 OLAP 工具如何助力数据分析
03 | 离线利器：大数据离线处理工具 Hive 的常用技巧
04 | 晋级之路：轻松掌握新星 Spark 的入门之道
05 | 效率提升：如何通过邮件报表释放人力
06 | BI 平台：如何进行报表可视化开发
07 | 实战演练：一小时搭建可视化 BI 数据平台
08 | 数据平台：本机部署大数据平台工具及使用
Part II 思维：业务分析
09 | 贯通业务：处理临时需求的正确姿势
10 | 问题诊断：定位数据异常的快速方法
11 | 精细运营：数据分析在用户运营中的运用
12 | 产品迭代：巧用数据分析优化产品
13 | 自我驱动：如何开展专题分析
14 | 经典案例：如何搭建信息流产品数据分析指标体系
15 | 黄金流量：如何完成首页入口资源位最大价值
Part III 进阶：数据策略分析
16 | 业务提升：数据策略如何驱动业务增长
17 | 科学验证：快速入门 AB 实验设计和评估
18 | 策略案例：抖音、快手策略推荐分析
Part IV 拓展：商业化数据
19 | 商业变现：流量的商业闭环分析
20 | 效率广告：迅速了解互联网广告的核心指标
21 | 价值预估：拆解互联网公司价值数据量化模型
Part V 职业建议
22 | 提高效率：数据分析师知识构成及管理
23 | 简历优化：数据分析师简历要避免哪些问题
24 | 最佳选择：巧妙选择公司及投递策略
25 | 良好开端：新人入职第一周的工作清单
结束语
结束语 | 数据化的未来值得我们为之奋斗
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