不久前，清华大学经管学院发布了《中国经济的数字化转型：
人才与就业》的报告，根据报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。
数据来源：2019年中国AI&大数据人才大数据人才就业报告
这份报告对国家而言，是提前规划、提前布局的参考，对企业而言，是切入下一赛道的征兆，而对于普通人而言，则是一个机会，一个能够获得快速晋升，甚至实现财富自由的机会。
细数现在国内的互联网产品，淘宝电商老大地位不可动摇；腾讯则牢牢占据社交、游戏大部分份额；抖音、快手引领短视频风潮……
这些公司除了占据行业先发优势之外，完备的数据也是它们成功的重要原因，甚至有人笑称，比你更了解你自己的不是你妈，而是这些公司。
如果把数据比作企业发展的“石油“，那么掌握如何将其提炼为可使用的情报就是发挥其潜力的关键。
“我知道客流量在最近一个月减少了30%，所以该怎么办呢？”
“模型预计本月销售额增长30%，我只要维持现状就能稳定增长吗？”
“我有过去一年几万条的销售记录，这些记录能发挥什么作用呢？”
这些数据说明了什么，到底我要怎么做，通过这些数据得到结论是企业最迫切的事情。
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会“分析“的人很多，但能从繁杂的数据中得到具体结论的商业数据分析人才却是凤毛麟角。
现在用人市场上每一个商业数据分析的人才都能引起各大公司争夺，甚至有公司开出了令人瞠目结舌的“天价“。
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如果你想成为一名优秀的商业数据分析师或者想学习数据分析的能力，你需要具备：数据获取、数据处理、数据解释与呈现、验证以及优化等能力。
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商业数据分析所需技能表
商业数据分析入门简单，精通却很难，基础知识、数据分析工具、各种软技能缺一不可。为了帮助你更好入门商业数据分析，万门大学开设了《商业数据分析特训班》，相比于其他平台几节课就动辄收费5、6000元，我们此次分享课程完全免费。
优秀的老师+科学的课程体系是我们打造商业数据分析课程的初心，20节数据分析 、7节PowerBI、39节Excel报表 、79节Python等最新、最全、最实用精选优质课程无偿分享是我们的诚意。
赵烁：前华为高级工程师，数据应用学院专家讲师，南加州大学电子工程硕士，十年海外工作及创业经历。
Nick：普渡大学 Ph·D和MBA专业，哈佛MPH专业，现任AT&T大数据组的资深商业数据分析经理，曾任职于罗氏诊断Roche的数据分析顾问，10年商业数据分析从业经验。
在学习这门课程后，很多学员成功转行商业数据分析行业。其中一位更是跳槽至某知名广告公司，一份数据报告就卖到数千美金。如果你在这个行业多磨砺几年，一份数据报告卖到十几万美金也不是不可能。
第 1 讲商业数据分析综述（上）
1.1商业数据分析引入
1.2什么是商业数据分析？
1.3所需技能
1.4基本分析流程及供应链各个环节
1.5商业理解
1.6答疑（一）
1.7数据粒度（一）
1.8数据粒度（二）
1.9数据粒度（三）
1.10数据粒度（四）
1.11答疑（二）
1.12答疑（三）
1.13答疑（四）
第 2 讲商业数据分析综述（下）
2.1数据质量与形式
2.2数据隐性
2.3案例分析
2.4不同类型的分析
2.5数据可视化
2.6典型数据驱动开发团队的人员
2.7答疑
第 3 讲Excel Basic（上）
3.1Excel简介
3.2Excel基本操作（一）
3.3Excel基本操作（二）
3.4Excel基本操作（三）
3.5行列及区域（一）
3.6行列及区域（二）
3.7数据及数据类型（一）
3.8数据及数据类型（二）
3.9数据及数据类型（三）
3.10查找和替换（一）
3.11查找和替换（二）
3.12答疑
第 4 讲Excel Basic（下）
4.1答疑回顾
4.2排序
4.3排序插入
4.4筛选（一）
4.5筛选（二）
4.6答疑
第 5 讲Excel分类汇总、公式与函数
5.1分类汇总（一）
5.2分类汇总（二）
5.3公式与函数（一）
5.4公式与函数（二）
5.5公式与函数（三）
5.6逻辑判断IF（一）
5.7逻辑判断IF（二）
5.8COUNTIF
5.9重复
5.10报名统计
5.11SUMIF
5.12SUMIF练习
第 6 讲Excel—VLOOKUP
6.1VLOOKUP
6.2菜单、Join Two Tables
6.3记录多匹配、跨表
6.4跨表、跨文件薄
6.5示例：王者荣耀、打标签
6.6文本vlookup、Hlookup
6.7Match&Index
6.8返回多列
6.9认识数组、记录多匹配
第 7 讲商务智能
7.1商务智能含义（一）
7.2商务智能含义（二）
7.3数据仓库系统
7.4常见BI
7.5Power BI（一）
7.6Power BI（二）
7.7答疑
第 8 讲Python基础（上）
8.1Python基础课程
8.2Python能做什么
8.3Python20载
8.4Python简单介绍
8.5工具安装及环境配置（一）
8.6工具安装及环境配置（二）
8.7计算机与程序思维
8.8Jupyter notebook（一）
8.9Jupyter notebook（二）
8.10Python for basic data type（一）
8.11Python for basic data type（二）
8.12Python for basic data type（三）
8.13Python for basic data type（四）
8.14Python for basic data type（五）
8.15Python for basic data type（六）
8.16Python for basic data type（七）
8.17Python for basic data type（八）
第 9 讲Python基础（中）
9.1答疑
9.2Python for basic data type（一）
9.3Python for basic data type（二）
9.4Quiz—字符串
9.5Python Code Structure
9.6While Loop
9.7For Loop
9.8王者荣耀case function（一）
9.9王者荣耀case function（二）
9.10王者荣耀case function（三）
9.11Quiz—基本语法及变量
9.12Way to Function（一）
9.13Way to Function（二）
9.14Quiz—Code Structure（一）
9.15Quiz—Code Structure（二）
9.16Python basic data structure（一）
9.17Python basic data structure（二）
9.18Python basic data structure（三）
第 10 讲Python基础（下）
10.1答疑—strip的功能
10.2List（一）
10.3List（二）
10.4List（三）
10.5Tuple
10.6Dictionary（一）
10.7答疑回顾
10.8Dictionary（二）
10.9Set
10.10Zip
10.11Mutable，Immutable
10.12Traversal Sequence Data Structure
10.13函数进阶（一）
10.14函数进阶（二）
10.15函数也可以传递、Lambda
10.16修饰
10.17List Comprehensions（一）
10.18List Comprehensions（二）
终于被你滚到底了
（部分课程）
当其他人还在用经验主义和教条主义指导业务的时候，你却能通过洞察数据，观察规律，进而做出非凡的商业决策，驱动企业业务高效的增长，这就是商业数据分析之所以成为企业“新能源”的根本原因。
而且数据分析也不再只是数据分析师的“专业”，但对于几乎所有泛商科的岗位，数据分析技能都是不可或缺的硬技能。
岗位上，销售、市场、运营、策划、产品等需要通过数据分析实现有效增长；财务、法务、人事等后台岗位需要通过数据分析来提升效率。
行业上，新媒体需要知道用户阅读习惯；零售业需要得到用户消费习惯；电商要了解用户的消费需求……
即便不从事商业数据分析，掌握一定的数据处理能力也将成为你职场中绝对的加分项。
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如果你是在校生，想毕业后从事数据分析工作但找不着门路；
如果你在传统行业，想转行做数据分析工作却不知如何入门；
如果你在当前工作中，需要用到数据分析，但不知道如何学习和提高；
如果你现在从事数据分析工作，不知道职业发展路在何方，对未来充满迷茫；
……
以上种种困惑你都可以从这堂课里找到答案。
目前，商业数据分析在中国几乎还是一个完全新鲜的概念，北大在2018年才在光华管理学院设立商业分析的专业，第一批“正规军”至少要在2021年才能形成战斗力，而现在正是加入这个行业的最好时机。
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