数据分析学习路径

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更新日志

date	content
2024.4.16	新建博客并搭建框架

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前言

为了尽快的补足数据分析技术栈上的短板，我将利用本篇博客可视化的点亮数据分析技能树。目前的安排如下：我将我目前的技术栈需要弥补的概念和知识写在下面，并通过各种渠道收集相关的知识碎片。接着反复学习直至撰写一篇相关的技术博客。最终从本博客出发，直至生产出一条数据分析从零到一的转行之路。

博客的内容来自GitHub开源项目、互联网面经、数据分析书籍、GPT4生成等多渠道。

数据分析整体技术栈

根据我目前的数据分析能力和项目经验，下面技术栈依重要性依次递减。此排序将会被动态调整直至完全掌握。

1. 数据分析思维
2. 数分业务扫盲
3. SQL
4. BI可视化
5. 机器学习
6. Python
7. 概率论与统计
8. 因果推断
9. Excel

数据分析思维

这里主要指的是面试中的一些case题，包括且不限于指标异动分析等。

1. AARRR漏斗模型

可能有用的一些知识碎片

面试考点—巧用AARRR模型
不要被AARRR模型（海盗模型）误导

1. 北极星指标
2. 指标异动分析case
3. 指标体系建设
4. 指标异动原因
5. 归因分析
6. 群组分析

数分业务扫盲

电商

用户增长

游戏业务

出行

风控