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引子
商业数据分析之所以越来越火，是因为小到业务执行、大到企业决策，数据都在继续施展着价值。很多人凭借着数据分析的劣势，退职场上更加具备外围竞争力。
最近，我一个做经营的敌人通知我本人升职加薪了，原来转正述职时，敌人将整个上半年的数据进行汇总剖析，重点剖析了数据降落的起因，并依据几个数据纬度剖析后，在视频脚本撰写的方向、公布频率、还有入境人员人设上做了优化，使得数据飞速晋升。
一周后，刚刚转正的敌人升为了经营组的负责人！听完当前，我要是这家公司的领导，也会做出这样的抉择。要晓得企业面临着瞬息万变的商业环境，可能就因为一个决策而影响是否能活下来。所以，商业剖析对于企业的倒退至关重要，甚至决定着企业的生死。这也是为什么商业数据分析人才薪资高的起因。
咱们再来看两组调查报告：2011 年的 bloomberg businessweek 在对商业剖析现状考察发现，在支出超过 10 亿美金的大公司中，97% 都在应用某种模式的商业剖析 2011 年的麦肯锡寰球机构报告预测，到 2018 年，仅仅美国一个国家将会不足具备高级剖析技能的专业人才约 14 万至 19 万，不足懂得通过剖析大数据作为无效决策的有数据悟性的人才约 1500 万从以上能够看出，商业剖析能力对于职场倒退的重要性以及企业对于商业剖析人才的渴求。
如何晋升商业数据分析能力？
学习商业数据分析，很多人可能会被一些技术术语所击退，Python，SQL，可视化工具等让人感觉艰涩难懂。其实，这种放心我也了解，那么如何结合实际的场景案例去剖析、利用，并造就零碎的分析方法呢？
最近，我始终跟在阿里商业数据分析大神 Ray 理解商业剖析的“潜规则”。跟他聊完之后我发现，其实任何高薪岗位都有速成的窍门，商业剖析也不例外。
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文末
最初总结一下，Python 并不难，然而你要找到适宜本人的办法，没有一个正当的布局和指标，自觉的去学只会节约本人的工夫。也心愿学习 Python 的小伙伴们能坚持下去，如果大家后续还有什么 Python 学习办法相干问题也能够来找我，一键三连不迷路呀！
