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这是一份入门到熟练的指南，并不包含数据挖掘等高阶内容。可也足够让产品和运营们获得进步。
第一周：Excel学习掌握
如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。
重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。
Excel函数不需要学全，重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。
我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。
Excel是熟能生巧，多找练习题。还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据（sheet1）、加工数据（sheet2），图表（sheet3）的类型管理。
下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务。
了解单元格格式，后期的数据类型包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及怎么用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list。
了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时，会让你更快的掌握。
了解中文编码，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以后你会回来感谢我的。
这一周的内容我会拆分成两部分：函数篇和技巧篇。
这是一道练习题，我给你1000个身份证号码，告诉我里面有多少男女，各省市人口的分布，这些人的年龄和星座。如果能完成上述过程，那么这一周就直接略过吧。（身份证号码规律可以网上搜索）
第二周：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。
数据分析的最终都是要兜售自己的观点和结论的。兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。如果没人认同分析结果
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