今天给大家分享一些前段时间收藏的资源，内容非常地多，领域也非常地广。
数据处理
巨大的数据量不是EXCEL能处理的，因此需要有一定的编程技能（主要应用到python和SQL，python学习开发都比较简单，SQL用来数据库取数。）还有必备的统计学基础、数据思维。
Python 基础知识
还在基础爬坑的同学可以瞅瞅
数据分析
有了数据还要理解数据本身代表什么，大数据隐藏什么知识，因此要结合“业务常识”判断数据是否合理。
数据可视化
可视化分为科学可视化、数据可视化、信息可视化等。数据可视化更多的是一门艺术：如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。要充分理解这些信息究竟是什么，有什么特点，你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。
对比类：柱状图、漏斗图、词云图、迷你图
占比类：饼图、玫瑰图、矩阵树图、雷达图
相比类：散点图、树状图、甘特图
趋势类：折线图、面积图、瀑布图
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地理类：热力地图、流向地图、点地图
成长为一个数据分析师，要注意「理解」你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力
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备注“数据分析合集”
