[偷笑R]宝子们，今天给大家分享超实用的数据分析思维导图，从数据获取到最终出报告，全流程覆盖，新手也能轻松看懂～
数据获取篇?
想做数据分析，第一步当然是搞到数据啦！
这篇从公开数据源网络爬虫其他途径等多方位，帮助大家找到数据。
数据分析及建模篇?
数据到手，就该分析建模啦～
如何进行描述性分析探索性分析及可视化预测型分析为你一一介绍
数据报告篇?
分析完得出结论，怎么好好呈现呢？
明确任务目标：先确定业务目的，拆分问题，明确要输出的数据结果和结论。
确定报告逻辑：把问题拆分后结构化，理清讲述逻辑，再细化补充内容。
选择呈现形式：选合适的数据和图表，再把报告设计得美美的，瞬间高大上～
Python基础篇?
数据分析离不开Python，基础得打牢～
数据类型：数字（int、float等）、字符串、列表、字典、元组，各自的操作、函数方法都得熟悉。
函数：定义、调用，参数传递（可变、不可变对象，各种参数类型），还有变量作用域（全局、局部）。
控制语句：if条件语句、while和for循环，还有break、continue、pass这些语句的用法。
数据分析工具篇?️
Pandas：生成数据表（读CSV、Excel，创建数据表）、数据查看（看形状、信息、空值唯一值等）、数据清洗（缺失值、字符、重复值处理）、数据预处理（合并、排序）、数据提取（loc、iloc、ix）、数据统计（采样、汇总），数据处理全靠它～
Numpy：创建数组（空数组、从已有数组、数值范围创建）、切片索引、数组操作（改形状、翻转、链接等），还有字符串函数、数学函数、统计函数，数值计算好帮手～
MySQL：数据库（连接、创建、删除、查看、选择）、数据表（增删改查，插入、删除、更新行）、数据查询（基础查询、子查询）、排序与索引（排序、创建删除索引），数据库操作轻松拿捏～
这些思维导图把数据分析的重点都梳理得明明白白，新手跟着学，入门超快～觉得有用的宝子们，赶紧起来慢慢看呀～
#转行 #转行IT #思维导图 #数据分析我在行 #数据分析 #职场干货 #数据分析转行 #学习笔记 #学习 #学习资料
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数据到手，就该分析建模啦～
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数据报告篇?
分析完得出结论，怎么好好呈现呢？
明确任务目标：先确定业务目的，拆分问题，明确要输出的数据结果和结论。
确定报告逻辑：把问题拆分后结构化，理清讲述逻辑，再细化补充内容。
选择呈现形式：选合适的数据和图表，再把报告设计得美美的，瞬间高大上～
Python基础篇?
数据分析离不开Python，基础得打牢～
数据类型：数字（int、float等）、字符串、列表、字典、元组，各自的操作、函数方法都得熟悉。
函数：定义、调用，参数传递（可变、不可变对象，各种参数类型），还有变量作用域（全局、局部）。
控制语句：if条件语句、while和for循环，还有break、continue、pass这些语句的用法。
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Pandas：生成数据表（读CSV、Excel，创建数据表）、数据查看（看形状、信息、空值唯一值等）、数据清洗（缺失值、字符、重复值处理）、数据预处理（合并、排序）、数据提取（loc、iloc、ix）、数据统计（采样、汇总），数据处理全靠它～
Numpy：创建数组（空数组、从已有数组、数值范围创建）、切片索引、数组操作（改形状、翻转、链接等），还有字符串函数、数学函数、统计函数，数值计算好帮手～
MySQL：数据库（连接、创建、删除、查看、选择）、数据表（增删改查，插入、删除、更新行）、数据查询（基础查询、子查询）、排序与索引（排序、创建删除索引），数据库操作轻松拿捏～
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