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本文章从 MySQL 查询、Quick BI 报表、Python 数据分析、业务思维、分析模型这五个数据分析师核心技能出发，全程使用提问式的教学形式（基于职场二人，师傅带徒弟），对数据分析中的50+高频率工作场景实战任务，进行生动有趣的讲解，每个任务按照“任务背景、真实任务内容、完成任务”的线索搭建结构完整数据分析技能体系。帮助学员从零开始无痛入门数据分析，并最后成为公司不可或缺的数据分析高值价人才。
一、MySQL的三种查询方法
1、投影查询
* : 代表所有字段(列)
查询所有， 这个所有分成两个部分
（1）所有的行数据 （2）所有的列数据
select * from student;
这种情况会造成一种后果： 当我们数据量比较大，且数据表的字段比较多的时候， 效率很低；
真实情况，可能我们不需要这么多数据，比如： 只需要学生的 姓名和性别；
查询出来的这些数据是存放在什么地方的？ =>内存 =>查询所有的字段是比较消耗内存；
2、限制查询（*）
关键字 ： limit ；这个限制查询在数据库的查询是用来干啥的 => 用来分页；
为什么需要分页？ =》 比如：京东 商品数据 上万条 => 一次性查询出来 =>直接内存溢出 => OOM =>宕机/卡，所以就需要将数据进行分批次的查询出来 => limit；
3、条件查询
关键字： where => 在哪里？ => 条件，通过where后面的条件对数据进行查询
（1）单条件
select * from sutdent where stu_name="JACK";#只有一个条件，只查询对应的数据
（2）多条件
在JS中 多条件用的逻辑运算符： &&（与） ||（或）!（非）
但是在数据库中多条件用的逻辑运算符为：and or not
二、Quick BI企业报表
Quick BI企业报表
报表：用表格、图表等格式来显示数据。报表是商业智能（BI）的基础应用
数据可视化：指将相对复杂的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律
图形化报表：是报表的一种，也是数据可视化最常见的方法，通过一些图表将数据更直观的展示出来，将数据中关键的信息转化成可快速获得的易懂的信息
图表的作用：（1）数据展示；（2）数据分析
图表设计的步骤：
（1）明确问题；
（2）建立基本框架；
（3）将提供的信息转换成明确的指标；
（4）确定图表类型；
（5）突出关键信息；
图表的标准：
（1）直观易懂匹配需求；
（2）关键信息展示到位；
（3）图表视觉效果良好；
（4）展现方式选择合适
三、利用python进行数据分析
数据分析的基本步骤包括：
1、提出问题
2、理解数据
3、清洗数据
4、构建模型
5、数据可视化
01 一行代码定义List
定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。
x = [1,2,3,4]
out = []
for item in x:
out.append(item**2)
print(out)
[1, 4, 9, 16]
# vs.
x = [1,2,3,4]
out = [item**2 for item in x]
print(out)
[1, 4, 9, 16]
02 Lambda表达式
厌倦了定义用不了几次的函数？Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象， 它能替你创建一个函数。
lambda表达式的基本语法是：
lambda arguments: expression
四、常见的分析模型
1、RFM模型
RFM 用于对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。
三个关键指标：
最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。
最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。
最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。
2、 帕累托分析
帕累托分析又叫 ABC 分析，分类的核心思想：少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例：A 款式数量占总体 10% ，却贡献了 80% 的销售额。
把产品或业务分为A、B、 C三类，用于分清业务的重点和非重点，反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响，从而实现差异化策略和管理。
3、 波士顿矩阵
波士顿矩阵通过销售增长率（反映市场引力的指标）和市场占有率（反映企业实力的指标）来分析决定企业的产品结构。
4、转化分析
转化漏斗模型，是分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方法。
转化分析可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅找出产品潜在问题的位置，还可以定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。
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