本文属于《数据分析手册》的大纲，按理说是该作为开篇写的，但写着写着就对大纲有了进一步的调整。这应该算是定型的大纲了，这份大纲也可以作为每个对数据分析感兴趣的人的学习路线。
前面所更新的一些文章除了推荐量不高，但转发率平均10%左右，收藏率30%以上，最高达到了50%，所以对数据分析感兴趣的朋友可以关注我，我们一起学习、交流、进步，我会尽量输出干货，不让大家失望的！
一图胜千言，直接放图。
（1）思维篇
其中，思维篇已经全部写完，重点可以看这篇《一文读透数据分析思维、方法、流程与痛点，看完你的思路就清晰了》，这篇对于数据分析的思维有总结性的陈述，具体如下图。
（2）方法篇
方法篇也已写完，具体看这篇《一文详解数据分析方法论，让你不再为眼花缭乱的分析方法所苦恼》。总结起来就是首先要学会对业务进行合理地抽象化表达，然后市面上的一些方法其本质都是交叉分析法。
（3）工具篇
工具篇初步写了Excel的，见这篇《数据分析工具Excel入门，你真的只需要掌握这两个函数就够了 》其余的慢慢更新。
（4）理论篇
还没开始更新，但可以先介绍下，主要是会更新机器学习常用模型的理论推导和应用。个人也是属于借此过程把这些模型理解得更加透彻。
（5）应用篇
该篇是从数据的全流程来写的。其实数据分析人员是最该具备全局思维的人，我们如果要会用数据，就很有必要掌握数据产生的起点到应用的终点。
我是将全流程分为了数据化、数据质量、数据分析、数据应用四块，其中，数据治理没直接接触过，可能这一点不会深入的写，具体看到时个人掌握到何种程度吧。
本篇最主要的目的就是给大家展示下数据分析的全貌和写作的大纲，应该还是可以给一些迷茫的同学一些帮助的。接下来就会继续按照大纲分享我的学习干货了，敬请期待！
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