第 1 章 當(dāng)我們談?wù)摂?shù)據(jù)分析時(shí)，我們?cè)谡務(wù)撌裁?001
1.1 關(guān)于數(shù)據(jù)分析，你需要知道的 002
1.1.1 什么是數(shù)據(jù)分析 002
1.1.2 為什么很多人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 003
1.1.3 數(shù)據(jù)分析在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用 003
1.2 用人單位需要什么樣的數(shù)據(jù)分析師 009
1.2.1 數(shù)據(jù)分析師的分類 009
1.2.2 對(duì)偏業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師的要求 009
1.2.3 對(duì)偏技術(shù)的數(shù)據(jù)分析師的要求 010
1.2.4 總結(jié) 010

第 2 章 簡(jiǎn)單回顧概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 012
2.1 描述統(tǒng)計(jì) 013
2.1.1 四分位數(shù) 015
2.1.2 方差與標(biāo)準(zhǔn)差 019
2.2 概率計(jì)算 022
2.2.1 排列組合 024
2.2.2 概率 027
2.3 概率分布 031
2.3.1 常見的數(shù)據(jù)類型 032
2.3.2 正態(tài)分布 033
2.3.3 冪律分布 035
2.4 統(tǒng)計(jì)推斷 036
2.4.1 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì) 036
2.4.2 假設(shè)檢驗(yàn) 037

第3 章 面試必考的分析工具及相關(guān)知識(shí)點(diǎn) 046
3.1 Python 047
3.1.1 變量 047
3.1.2 條件語(yǔ)句 049
3.1.3 循環(huán)語(yǔ)句 051
3.1.4 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 058
3.1.5 函數(shù)的定義與使用 069
3.1.6 面試題集合 075
3.2 Pandas 085
3.2.1 Pandas 的引用 085
3.2.2 文件讀取與儲(chǔ)存 088
3.2.3 數(shù)據(jù)查詢 090
3.2.4 對(duì)數(shù)據(jù)分組 098
3.2.5 對(duì)數(shù)據(jù)排序 100
3.2.6 表格的合并 103
3.2.7 索引的使用 108
3.2.8 時(shí)間格式處理 109
3.3 SQL 114
3.3.1 查詢 115
3.3.2 去掉重復(fù)值 117
3.3.3 條件查詢 118
3.3.4 運(yùn)算符 120
3.3.5 對(duì)查詢結(jié)果排序 121
3.3.6 新增數(shù)據(jù) 124
3.3.7 修改數(shù)據(jù) 126
3.3.8 刪除數(shù)據(jù) 127
3.3.9 模糊查詢 128
3.3.10 在指定范圍查詢 131
3.3.11 聚合函數(shù) 132
3.3.12 對(duì)數(shù)據(jù)分組 134
3.3.13 分組后按條件查詢 135
3.3.14 提取數(shù)據(jù) 136
3.3.15 對(duì)數(shù)據(jù)排名 136
3.3.16 連接查詢 141
3.3.17 子查詢 145
3.3.18 CASE 函數(shù) 150
3.3.19 時(shí)間的處理 153
3.4 Excel 157
3.4.1 典型函數(shù)的應(yīng)用 158
3.4.2 常用的圖表制作 163

第4 章 面試時(shí)常見的數(shù)據(jù)思維能力考查 172
4.1 戰(zhàn)略類場(chǎng)景 173
4.1.1 進(jìn)入新市場(chǎng) 173
4.1.2 產(chǎn)業(yè)分析 174
4.1.3 兼并收購(gòu)分析 175
4.1.4 開發(fā)新產(chǎn)品 177
4.1.5 定價(jià)策略 179
4.1.6 增長(zhǎng)型戰(zhàn)略 181
4.1.7 開展新業(yè)務(wù) 182
4.1.8 應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng) 184
4.2 經(jīng)營(yíng)類場(chǎng)景 186
4.2.1 提升銷量 186
4.2.2 降低成本 192
4.2.3 提高盈虧底線 195
4.2.4 危機(jī)問題 198

第5 章 不可不知的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí) 202
5.1 數(shù)據(jù)挖掘步驟 204
5.1.1 探索性數(shù)據(jù)分析 204
5.1.2 預(yù)處理 204
5.1.3 特征工程 206
5.1.4 數(shù)學(xué)建模 207
5.1.5 模型評(píng)估 208
5.1.6 模型部署 210
5.2 常見的幾種算法題目 210
5.2.1 線性回歸 210
5.2.2 邏輯回歸 212
5.2.3 決策樹 216
5.2.4 隨機(jī)森林 219

第6 章 知名公司的典型面試題講解 222
6.1 單選題 223
6.2 多選題 246
6.3 填空題 250
6.4 問答題 251
6.5 編程題 266

第7 章 關(guān)于面試的那些事兒 285
7.1 求職前準(zhǔn)備 286
7.1.1 求職前自我認(rèn)知和定位 286
7.1.2 校園招聘和社會(huì)招聘，要求有啥不同 288
7.2 面試流程 290
7.2.1 如何制作和投遞簡(jiǎn)歷 291
7.2.2 筆試 292
7.2.3 面試，要做好充分準(zhǔn)備 293
7.3 真實(shí)的面試經(jīng)歷 295
7.3.1 國(guó)內(nèi)某大型母嬰用品電商公司面試經(jīng)歷 295
7.3.2 某知名互聯(lián)網(wǎng)公司面試經(jīng)歷 295
7.3.3 阿里旗下某全資子公司面試經(jīng)歷 296
7.4 面試技巧 297
7.4.1 做好減法和加法 297
7.4.2 做好自我介紹 297
7.4.3 積極平和的面試心態(tài) 298
7.4.4 面試前研究職位描述 298
7.4.5 談薪技巧 300