✔ 一站式掌握阿里云数据库MySQL+常用SQL查询语言+Quick BI 数据分析工具✔ 全方位提升数据分析思维能力和实战应用能力✔ 高阶数据可视化分析故事和实践MySQL 是全球的开源数据库之一，广泛应用于各类应用场景✔ 适用于商业智能、机器学习、科学模拟等大数据业务✔ 实时监控实例硬件使用指标、慢SQL，并给出各种优化建议✔ 丰富运维功能，免去90运维烦恼
课程简介
掌握数据分析基础理论和常用分析法，并能结合专业统计软件完成数据分析工作。
掌握数据分析和数据挖掘高级算法，操作相关软件应用于实际案例。
将数据分析技能与具体业务结合，在学习工作中独立完成数据分析工作并解决当前问题。
课程从理论到应用，系统进阶，由浅入深，偏于实际应用
深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，对业务数据指标进行数据监测、业务分析，包含但不限于业务过程和项目运营指标，业务结果指标等；
业务数据分析体系设计，例如业务数据报表体系、薪酬绩效指标体系，激励分析体系等；
业务项目专项分析，数据产品需求分析，对接数据产品建设；
本科以上学历，经济学、统计学、计算机等或者数据处理高度相关专业，3-5年数据分析工作经验；
练使用SQL等数据库查询语言优先, 对数据敏感, 有商业敏感度，具有较强结构化思维、逻辑思维能力, 具备优秀的信息整合和分析能力;
工作细致、专业、严谨, 有较好的自驱力。
适合对象
阿里云客户都在用的BI，国内首家且入选全球Gartner ABI魔力象限产品
✔ 无缝集成云上数据，支持多种数据源
✔ 丰富的数据可视化图表，快速搭建数据门户
✔ 智能数据分析和交互，快速数据洞察和数据预警
✔ 组织化成员管理，安全管控数据权限
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学习计划
用Pandas导入数据步是读取数据。数据存储为逗号分隔值或csv文件，其中每行用换行分隔，每列用逗号（，）分隔。为了能够使用Python中的数据，需要将csv文件读取到Pandas DataFrame中。DataFrame是表示和处理表格数据的一种方式
前言Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据
在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到DataFrame类中来完成数据帧的创建。 在这里，它在两个Series对象中传递，s1作为行
