這里有個自學數(shù)據(jù)分析并拿到大廠offer的文科小姐姐

今天跟大家推薦一個自學數(shù)據(jù)分析的文科妹子【糖甜甜甜】，本科就讀于重慶雙非市場營銷專業(yè)，后保研至某985大學，自學數(shù)據(jù)分析相關內容，研究生期間先后在亞馬遜、阿里實習做數(shù)據(jù)分析師工作。個人公眾號為：「DataGo數(shù)據(jù)狗」，主要輸出數(shù)據(jù)分析方法、方法應用沉淀、數(shù)據(jù)產(chǎn)品和個人經(jīng)歷等等。內容包括從數(shù)據(jù)獲取的爬蟲，數(shù)據(jù)埋點，數(shù)據(jù)分析的R、python工具介紹和統(tǒng)計學應用AB test、歸因分析、機器學習模型原理，數(shù)據(jù)可視化的tableau，Power BI和數(shù)據(jù)存儲的SQL，文科專業(yè)都能跟著學會的公眾號，系統(tǒng)學習數(shù)據(jù)分析。

關注甜甜的公眾號「DataGo數(shù)據(jù)狗」后，在后臺回復【統(tǒng)計學】三個字，可獲得她自學的教材書籍！

(掃描二維碼即可關注甜甜的公眾號)

甜甜的很多原創(chuàng)有趣的文章被【Python愛好者社區(qū)】、【CSDN】、【腳本之家】等大V公眾號轉載，文章總閱讀量達到10萬+。

《爬蟲原理及實例講解》

數(shù)據(jù)來源也是數(shù)據(jù)分析的重要一環(huán)節(jié)，跟著她能學習如何自己獲取數(shù)據(jù)分析熱點問題。

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Python爬蟲從入門到出門（二）

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《Python、R等分析工具的介紹》

甜甜還自學了一些數(shù)據(jù)分析工具，其中包括Python、R等數(shù)據(jù)分析語言，SQL、mangodb等數(shù)據(jù)庫查詢語句，tableau、PowerBI等商業(yè)可視化軟件。

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Python數(shù)據(jù)分析常見庫介紹之Matplotlib

Python數(shù)據(jù)分析常見庫介紹之Scikit-Learn

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《用戶行為分析方法沉淀》

甜甜最近在更新數(shù)據(jù)分析實習中用到的分析方法，并結合工作場景加入分析實例，做到如何結合合適的方法得到結果，來提高運營效率。關注她獲取最新的【數(shù)據(jù)運營36計】系列文章更新。

數(shù)據(jù)如何驅動C端產(chǎn)品增長

數(shù)據(jù)運營36計(一)：生存分析與用戶行為如何聯(lián)系起來

數(shù)據(jù)運營36計(二)：如何用合成控制法判斷策略實施效果

數(shù)據(jù)運營36計(三)：熵權法如何確定指標權重構建評價體系

數(shù)據(jù)運營36計(四)：互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道歸因分析之Shapley Value

數(shù)據(jù)運營36計(五)：馬爾可夫鏈對營銷渠道歸因建模，R語言實現(xiàn)

數(shù)據(jù)運營36計(六)：BG/NBD概率模型預測用戶生命周期LTV，Python實現(xiàn)

數(shù)據(jù)分析36計(七)：營銷增益模型(uplift model)如何識別營銷敏感用戶群，Python實現(xiàn)

數(shù)據(jù)運營36計(八)：斷點回歸(RDD)評估產(chǎn)品設計效果

數(shù)據(jù)分析36計(九)：傾向得分匹配法(PSM)量化評估效果分析

數(shù)據(jù)分析36計(十)：Facebook開源時間序列預測算法 Prophet在分析師中熱門使用

數(shù)據(jù)分析36計(十一)：如何用貝葉斯概率準確提供業(yè)務方營銷轉化率

《熱點問題的數(shù)據(jù)分析研究》

比如自己研究流行病學模型，并建模分析趨勢。妹子還特別喜歡玩吃雞游戲，并且還利用吃雞游戲中的比賽真實數(shù)據(jù)來分析如何提高成功率。

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《機器學習模型》

妹子還將自學的機器學習模型，用通俗易懂的話術介紹原理，并用Python實現(xiàn)。

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機器學習之SVM支持向量機（一）

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Python數(shù)據(jù)分析之邏輯回歸（logistic regression）

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Python數(shù)據(jù)分析之k-近鄰算法(kNN)

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