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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
现阶段，在互联网行业，“数据分析”的价值日益凸显，像用户行为数据分析可以用于完善产品，消费数据分析可以设计更佳的付费品，行业数据和网站流量数据可为日后发展指明方向。
有人将数据分析形象的比喻为“巡航导弹上的卫星定位系统”，借助数据分析，可以准确把握用户消费喜好，潜在消费行为，产品优缺点，行业信息，进而为产品设计和企业发展提供指导性建议。
随着大数据时代的到来，数据分析成为企业发展的重要指标，企业管理者借助数据分析客观掌控企业发展概况和行业近况，进而及时调整发展战略；同时还能为企业的良好发展提供数据支持，利于企业的长远发展。
01数据分析-经典案例
01 沃尔玛：啤酒和尿布
看似毫无关联的两种产品，却频频出现在年轻父亲的购物车里。管理员因此尝试将啤酒和尿布摆放在相同区域，进而提高销售量。
02 数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度
辛辛那提动植物园，一个非营利性组织，是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园。通过数据分析-强大的收集、处理、互联能力、分析及洞察力，提出强化营销方案，最大程度改善用户体验，实现动植物园客户和纳税人的双赢。
03 Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销
Suncorp-Metway借助数据分析，间客户群增长200%，不仅增加了营业额，还节省了营销开支，每年节省大约1000万美元集成与相关成本。
你知道技术人员需要掌握的数据分析知识么？数据分析（Python变量和变量存储机制、Python七大类数据类型及存储机制、Python模块及文件操作）、数据采集（数据源、Python爬虫、工具使用、实战）、数据存储（数据库技术）、数据处理（Numpy快速处理数据、Pandas数据处理、Matplotlib数据可视化）……
如果你想学习数据分析知识。首先，要了解数据挖掘、Python语法、Python科学计算（Numpy、Pandas）等知识。其次，要学习数据采集、Python爬虫、数据集成、数据可视化、算法知识……最后，学习数据分析怎么能少了“实战”。
别小看了数据分析，它可不是一个靠经验混饭吃的职业，当一名互联网数据分析师也没那么容易，要看的懂数据，用的了工具，玩得转代码，深谙算法精髓，洞悉行业趋势。
02学习路线
第一阶段：Excel+Sql+Python。第二阶段：Python科学计算（pandas、numpy、scipy）。有心转向机器学习方向的小伙伴还需掌握分类算法、聚类算法、数据挖掘和机器学习算法等。
开学了，小媛为大家推荐Jason Zhao的《金融量化分析》课程，Get用Python开发一个量化交易平台。本课程不仅能帮助对金融投资分析感兴趣的小伙快速掌握金融量化分析技能，同时还系统教授Python数据分析模块。点击阅读原文，抢先学习~
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