内容简介：月薪高达70K到上不封顶；一份两三页的报告能卖到10万美元；人才缺口超过20万，就业率高达95%；
月薪高达70K到上不封顶；
一份两三页的报告能卖到10万美元；
人才缺口超过20万，就业率高达95%；
……
不要惊讶，这就是目前美国最火爆的商科专业 商业数据分析 的发展现状。
作为一个被市场倒逼形成的专业，直到2007年 北卡罗来纳州立大学 才首次 开设分析硕士专业，至今不过10余年时间，但发展的势头却不可阻挡。
商业数据分析专业目前是全美最好就业的专业之一， 就业行业覆盖金融、银行、审计、市场营销、互联网、医疗等几乎各领域。
而且绝对是 体面且高薪的职业， 截至2018年9月1日，美国商业分析的平均基本年薪达到 117867 美元。
如今，商业数据分析的火热状态也延续到了中国， 现在用人市场上每一个数据分析人才的出现都能引起各大公司争夺，甚至有公司开出了令人瞠目结舌的“ 天价 “。
国内商业数据分析招聘薪资
大数据同样也是互联网巨头阿里巴巴逆势增长的秘诀。早在2008年初，阿里巴巴就曾通过询盘数据的下降，预测到全球性金融危机的爆发。 打过这场硬仗后，马云意识到数据的重要性，制定了“数据、金融、平台”三大战略。
2016年，马云公开表态：
“未来三十年数据将取代石油，成为最强大的能源”。
数据分析能力成为刚需
中国商委会数据分析统计部也认为， 未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1400万。
在大数据时代，万物皆可数据化， 几乎每个人的工作都免不了跟数据打交道 ： 大多数技术岗每天都在跟数据打交道； 产品岗一直盯着用户数据； 销售岗关心着ROI、GMV之类的数据； 新媒体会统计阅读相关数据......
掌握基本的商业数据分析能力已经成为刚需。
什么是商业数据分析？
商业数据分析，是指以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。简单地说， 就是以数据证明为导向，辅助商业决策，实现有效增长。
商业数据分析的起点来源某个场景下的需求，根据需求目标（场景），搭建分析框架（方法），提取需要的数据指标（数据），用适合的 工具 实现，最后提炼结论，给出建议或策略。
用什么工具处理商业数据？
其实 商业数据分析的基础运用 并没有太高的技术门槛， 对文科友好，易于入门。
因为它更强调商业思维，各类技术工具只是起到一个辅助作用。 从 数据获取-存储-清理-展示-计算-建模到最后 输出报告， 只依靠Excel也能进行商业数据分析 。
Excel贯穿商业数据分析全过程
你统计的 Excel 销售数据表可能长 这个样子：
可以看出，数据之间的关系很不清晰，更别提以此为基础进行决策了。
运用Excel进行高级处理后，你可以把这份表格转化成以销售管理分析仪为基础的交互式财务报表。
以这张表格为基础，就可以更加直观地观察到企业的各个产品如何变化，洞察背后的根本原因，采取更加精准的措施。
但如果想要更好地掌握商业数据分析，除了Excel之外，你还需要掌握以下几个技术工具：Excel、tableau、 Python、SQL：
tableau ： tableau是一块操作特别简单的软件，上手快不需要写代码，数据的导入和加载都是向导式。
作为一款对小白很有好的软件，tableau内置许多美观的可视化图表，不用考虑配色，导入表格后处理好格式即可。
tableau自带的可视化图表
Python ： python的生态系统为数据分析师和数据科学家提供了各种程序库，其中NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib库共同构成了 Python 数据分析的基础。
SQL ：是一门特殊的编程语言， 主要用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统 ，是相对好掌握的一门工具。
如何洞察数据背后的规律？
2013年，著名咨询公司Gartner曾经总结归纳出一套数据分析的框架，其中包括四个分析层次：
描述性分析：发生了什么
诊断性分析：为什么会发生
预测性分析：什么可能会发生
处方性分析： 该做些什么
用一个简单的商业分析案例把Gartner的数据分析框架运用起来：
商业分析师观察报表发现，最近小羊的产崽特别少（描述性分析）。 调查之后他发现，这是因为羊圈中有500只公羊、100只母羊； 羊群性别比例严重失调（诊断性分析）。 考虑到饲养成本，现状持续三个月后收入将入不敷出（预测性分析）。
通过对市场调研他发现，羊的售价在2月份达到最高，7月份达到最低。 于是他向羊圈主人建议： 在2月份卖掉一部分公羊，在7月份买入适当数量的母羊，平衡羊群性别比例，达到最高收益（处方性分析）。
除了Gartner的数据框架之外， 数据分析中常见的还有5W2H模型 ：
5W2H分别对应：Why、What、Who、When、Where；How、How much。用5W2H模型分析用户的购买行为，考虑的方面就会特别全面：
why： 购买动机/目的是什么？
What： 主要购买的产品是哪些？
Who： 用户有哪些特征？
When：用户通常在什么 时间购买？
Where：用户从什么 渠道的购买的？
How： 用户喜欢用什么样的支付方式？
How much： 价格段销量分布如何？
商业数据分析要求什么能力
在实际的商业场景中，除了掌握上述的数据分析框架，你还需要掌握以下几类能力：
强大的行业知识储备 ： 了解行业情况，是做好商业数据分析的基础； 这就要求你除了关心公司和竞争对手的数据之外，还要每天坚持阅读行业相关的报道，积累行业知识。
分析思维 ： 分析思维是商业数据分析的核心，这就要求商业数据分析师具备强大的逻辑分析能力，毕竟有完整的逻辑链条才能全面分析，最终提出决策。
沟通汇报能力 ： 完成了一个完整的商业数据分析方案之后，就需要跟领导进行汇报。 只有与自身业务进行联系，简单明了地让领导理解后，你的结论才有可能被采纳。
怎么学好商业数据分析？
大数据时代，人人都想掌握商业数据分析能力。为了回应大家的学习热情，万门大学邀请了 商业数据分析领域的两位顶尖老师 打造了《商业数据分析特训班》。
导师简介
赵烁： 前华为高级工程师，数据应用学院专家讲师 ，南加州大学电子工程硕士，十年海外工作及创业经历。
Nick： 普渡大学 Ph·D和MBA专业，哈佛MPH专业 ，现任AT&T大数据组的资深商业数据分析经理，曾任职于罗氏诊断Roche的数据分析顾问，10年商业数据分析从业经验。
在学习这门课程后，很多学员成功转行商业数据分析行业。其中一位更是跳槽至某知名广告公司，一份数据报告就卖到数千美金。
119节专业讲述
第 1 讲商业数据分析综述（上）
1.1商业数据分析引入
1.2什么是商业数据分析？
1.3所需技能
1.4基本分析流程及供应链各个环节
1.5商业理解
1.6答疑（一）
1.7数据粒度（一）
1.8数据粒度（二）
1.9数据粒度（三）
1.10数据粒度（四）
1.11答疑（二）
1.12答疑（三）
1.13答疑（四）
第 2 讲商业数据分析综述（下）
2.1数据质量与形式
2.2数据隐性
2.3案例分析
2.4不同类型的分析
2.5数据可视化
2.6典型数据驱动开发团队的人员
2.7答疑
第 3 讲Excel Basic（上）
3.1Excel简介
3.2Excel基本操作（一）
3.3Excel基本操作（二）
3.4Excel基本操作（三）
3.5行列及区域（一）
3.6行列及区域（二）
3.7数据及数据类型（一）
3.8数据及数据类型（二）
3.9数据及数据类型（三）
3.10查找和替换（一）
3.11查找和替换（二）
3.12答疑
第 4 讲Excel Basic（下）
4.1答疑回顾
4.2排序
4.3 排序 插入
4.4筛选（一）
4.5筛选（二）
4.6答疑
第 5 讲Excel分类汇总、公式与函数
5.1分类汇总（一）
5.2分类汇总（二）
5.3公式与函数（一）
5.4公式与函数（二）
5.5公式与函数（三）
5.6逻辑判断IF（一）
5.7逻辑判断IF（二）
5.8COUNTIF
5.9重复
5.10报名统计
5.11SUMIF
5.12SUMIF练习
第 6 讲Excel—VLOOKUP
6.1VLOOKUP
6.2菜单、Join Two Tables
6.3记录多匹配、跨表
6.4跨表、跨文件薄
6.5示例：王者荣耀、打标签
6.6文本vlookup、Hlookup
6.7Match&Index
6.8返回多列
6.9认识数组、记录多匹配
第 7 讲商务智能
7.1商务智能含义（一）
7.2商务智能含义（二）
7.3数据仓库系统
7.4常见BI
7.5Power BI（一）
7.6Power BI（二）
7.7答疑
第 8 讲Python基础（上）
8.1Python基础课程
8.2Python能做什么
8.3Python20载
8.4Python简单介绍
8.5工具安装及环境配置（一）
8.6工具安装及环境配置（二）
8.7计算机与程序思维
8.8Jupyter notebook（一）
8.9Jupyter notebook（二）
8.10Python for basic data type（一）
8.11Python for basic data type（二）
8.12Python for basic data type（三）
8.13Python for basic data type（四）
8.14Python for basic data type（五）
8.15Python for basic data type（六）
8.16Python for basic data type（七）
8.17Python for basic data type（八）
第 9 讲Python基础（中）
9.1答疑
9.2Python for basic data type（一）
9.3Python for basic data type（二）
9.4Quiz—字符串
9.5Python Code Structure
9.6While Loop
9.7For Loop
9.8王者荣耀case function（一）
9.9王者荣耀case function（二）
9.10王者荣耀case function（三）
9.11Quiz—基本语法及变量
9.12Way to Function（一）
9.13Way to Function（二）
9.14Quiz—Code Structure（一）
9.15Quiz—Code Structure（二）
9.16Python basic data structure（一）
9.17Python basic data structure（二）
9.18Python basic data structure（三）
第 10 讲Python基础（下）
10.1答疑—strip的功能
10.2List（一）
10.3List（二）
10.4List（三）
10.5Tuple
10.6Dictionary（一）
10.7答疑回顾
10.8Dictionary（二）
10.9Set
10.10Zip
10.11Mutable，Immutable
10.12Traversal Sequence Data Structure
10.13函数进阶（一）
10.14函数进阶（二）
10.15函数也可以传递、Lambda
10.16修饰
10.17List Comprehensions（一）
10.18List Comprehensions（二）
终于被你滚到底啦
优秀的老师+科学的课程体系是我们打造商业数据分析课程的初心， 20讲数据分析 、7讲PowerBI、39讲Excel报表 、53讲Python ，共119讲最新、最全、最实用 精选优质课程无偿分享是我们的诚意。
即便不从事商业数据分析行业，掌握一定的数据分析能力也能更好的指导自己的工作。
当其他人还在用 经验主义 和 教条主义 指导业务的时候，你却能通过洞察数据，观察规律，进而做出非凡的商业决策，驱动企业业务高效的增长， 这就是商业数据分析之所以成为企业“新能源”的根本原因。
课程亮点
课程体系完备，从Excel到Python，各类数据分析工具全面掌握。
专业专项讲解，逐级击破重点难点，帮助你快速由入门走向精通。
国际顶尖讲师，超10年数据分析行业从业经历，经验丰富，讲解更透彻。
全程干货讲解，理论+实战操作，迅速适应企业招聘需求。
适合谁学
如果你是在校生，想毕业后从事数据分析工作但找不着门路；
如果你在传统行业，想转行做数据分析工作却不知如何入门；
如果你在当前工作中，需要用到数据分析，但不知道如何学习和提高；
如果你现在从事数据分析工作，不知道职业发展路在何方，对未来充满迷茫；
……
以上种种你都可以从这堂课里找到答案。
在不久的未来，数据驱动的商业价值将越来越重要，如果你现在不掌握一点数据分析的能力，将会很难适应未来的工作甚至生活。
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JVM Crash：一个在生产上OK测试环境却100%崩溃的JVM问题
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