数据分析学习资源指南 📊

数据分析是当今数据驱动时代的核心技能，以下为你整理了系统的学习路径与资源推荐：

1. 入门基础

• 核心概念：掌握数据清洗、统计分析、可视化等基础理论 📚
• 推荐书籍：
  • 《Python数据科学手册》（附代码示例）
  • 《数据科学实战》（含案例分析）
• 在线课程：
  • 数据科学入门课程（本站路径）
  • Coursera《数据科学专项课程》

2. 工具与技术

🛠️ 主流工具：

• Python（Pandas、NumPy、Matplotlib）
• R语言（ggplot2、dplyr）
• SQL（数据库查询基础）
• Excel（基础数据处理）

3. 进阶实践

🧪 实战项目：

• 分析公开数据集（如Kaggle）
• 构建预测模型（机器学习入门）
• 数据可视化竞赛（Tableau/Power BI）
• 企业级数据分析案例（可点击 数据分析案例库 深入）

4. 资源推荐

• 数据集平台：UCI机器学习仓库
• 社区论坛：Reddit的r/datascience子版块
• 工具文档：Pandas官方文档

如需进一步了解数据科学内容，请访问 /data_science_introduction。