前言本文属于《数据分析手册》的大纲，按理说是该作为开篇写的，但写着写着就对大纲有了进一步的调整。这应该算是定型的大纲了，这份大纲也可以作为每个对数据分析感兴趣的人的学习路线。 前面所更新的一些文章除了推荐量不高，但转发率平均10%左右，收藏率30%以上，最高达到了50%，所以对数据分析感兴趣的朋友可以关注我，我们一起学习、交流、进步，我会尽量输出干货，不让大家失望的！ 数据分析完整体系一图胜千言，直接放图。  （1）思维篇 其中，思维篇已经全部写完，重点可以看这篇《一文读透数据分析思维、方法、流程与痛点，看完你的思路就清晰了》，这篇对于数据分析的思维有总结性的陈述，具体如下图。  （2）方法篇 方法篇也已写完，具体看这篇《一文详解数据分析方法论，让你不再为眼花缭乱的分析方法所苦恼》。总结起来就是首先要学会对业务进行合理地抽象化表达，然后市面上的一些方法其本质都是交叉分析法。 （3）工具篇 工具篇初步写了Excel的，见这篇《数据分析工具Excel入门，你真的只需要掌握这两个函数就够了 》其余的慢慢更新。 （4）理论篇 还没开始更新，但可以先介绍下，主要是会更新机器学习常用模型的理论推导和应用。个人也是属于借此过程把这些模型理解得更加透彻。 （5）应用篇 该篇是从数据的全流程来写的。其实数据分析人员是最该具备全局思维的人，我们如果要会用数据，就很有必要掌握数据产生的起点到应用的终点。 我是将全流程分为了数据化、数据质量、数据分析、数据应用四块，其中，数据治理没直接接触过，可能这一点不会深入的写，具体看到时个人掌握到何种程度吧。 结语本篇最主要的目的就是给大家展示下数据分析的全貌和写作的大纲，应该还是可以给一些迷茫的同学一些帮助的。接下来就会继续按照大纲分享我的学习干货了，敬请期待！ |
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