数据分析是当今数据驱动时代的核心技能，广泛应用于商业决策、科学研究和人工智能等领域。以下是本课程的核心内容和学习路径：
课程亮点
- 实战导向：结合真实案例学习数据清洗、统计分析和可视化技巧
- 工具覆盖：Python（Pandas/Numpy）、SQL、Excel 等主流工具全面讲解
- 进阶方向：完成后可衔接 机器学习 课程深化能力
学习模块
基础理论
- 统计学核心概念（均值/方差/假设检验）
- 数据分布与概率模型
- 📚 数据科学数学基础 推荐前置学习
数据处理
- 使用 Pandas 进行数据清洗与转换
- SQL 查询优化技巧
- 数据存储与数据库设计原理
可视化实践
- Matplotlib/Seaborn 可视化工具链
- Tableau 基础操作
- 📈 数据可视化案例库 可点击查阅完整示例
技能图谱
graph TD
A[数据收集] --> B[数据清洗]
B --> C[数据探索]
C --> D[数据分析]
D --> E[数据可视化]
E --> F[洞察报告]
学习建议
- 每周完成 3 小时实操练习
- 推荐搭配 Python编程入门 课程同步学习
- 实战项目：分析公开数据集（如 Kaggle 的 Titanic 数据集）