想提分吗？数据分析课程，让GPA狂飙的那种......
数据分析课程五花八门，你需要会统计，会编程，会用各种分析软件，市面上学习数据分析的课程和材料也是多种多样，那究竟哪些知识才是我们最需要学的呢？
数据从哪里来？ 我们用数据分析是为了写论文、写报告，而在整个数据分析过程中，数据收集和清理占60-70%的时间。
什么样的数据可以作为研究依据？从哪里找这些数据？找到后需要怎么处理才能进行进一步的分析？这些都是我们必须要学会并熟练掌握的技能。
从网上提取数据的过程很繁杂，如果可以教会电脑自己翻页依次粘贴下来并整理好格式那就再好不过了。
常用的数据整理工具有Excel（里面的函数功能可以做一些基本的数据整理）。 还有就是数据分析语言，工作上最常用的是Python和R。
数据怎么表现？ 很多时候说数据分析其实指的就是数据可视化，在挖掘有效信息和成果展示上，数据可视化功不可没。
常用的数据分析表格有折线图，堆叠式柱状图，坡度图，瀑布图，散点图等，分别表示不同的数据结论。 画图工具常用的有： Excel（最方便），Tableau（最快），Python（变化最多），R（统计图）。
数据中的数学关系如何确定
20小时直播（解决你自学学不会的问题） + 40小时课后练习（详细的课后练习指导加上答疑，通过实际操作掌握上课讲的技能） + 6小时额外录播课程 +
如果这一部分能节省时间，那么整个数据分析的过程将会变得简单。下面就是数据分析节省时间的两大利器：
01
网络爬虫
最需要的是一个爬虫模板，改一下地址和基本设置，然后运行，就可以提取数据了，大大节省了你收集网络数据的时间（此处强力推荐Python）。
02
数据清理
如果你想确定不同变量之间的数学关系，比如：
你少吃一碗饭会对你体重的影响是正1.2kg还是负0.8kg，或者你出去玩的时间对你最终考试成绩有没有统计学有效的影响，这就需要用软件建立数学模型并进行统计分析。
你需要有一定的统计基础来看懂各种测试的结果并了解各种数学模型的使用范围，还需要对应的编程知识把模型运行出来（此处推荐Python和R）。
对于新手来说，你不需要知道Python和R语言的每一个词怎么用，只需要知道模型搭建的结构和有效性分析，替换上不同的数据跑一下就可以得出有效的结论。
相比较来说，Python更接近于计算机语言，R更接近统计学语言。当然，有些老师也会用SPSS或者STATA这种基于Excel的分析软件，操作简单，自学就可。
数据分析课程
当然，如果你想用最快的速度掌握上述的数据分析技能，同时又学会论文和报告的分析技能，那么我们的数据分析课是你的不二选择。
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