教程大纲

该系列教程是以数据分析师技能为核心，展开讲解数据分析师的三大技能：SQL、Excel和Python。三大技能中每一项技能的内容都极其庞大，将全部内容收录在一份教程中是不现实的。同时，由于数据分析师只是侧重利用三大技能某些方面，学习全部的内容也是一件非常“不经济”的事情。所以该系列教程从数据分析师的视角建立起三方面技能的知识大纲。
该系列教程的大纲内容如下：
1. SQL教程

• SQL教程基本介绍与SQL基础知识：主要从整体上给大家展示在SQL教程中讲解的内容和逻辑框架，并对SQL的基础知识进行介绍，方便大家了解后续的教程内容。
• 数据表的增、删、改：讲解SQL中如何创建表格、修改表格和删除表格。
• SQL的单表查询：讲解单表查询范式，掌握单表查询中的语句，单表查询中的每一个语句都很重要。
• SQL的函数：从熟悉函数、字符串函数、日期函数、窗口函数和其他函数五个方面对数据分析师常用的SQL函数进行介绍。
• 子查询与表连接：介绍嵌套查询（子查询）和表连接查询，两者都是实现复杂查询的基础，并介绍SQL执行顺序。
• 练习题：基于实际的应用场景，给出较为复杂的查询练习题。

2.Excel教程

• Excel的基本介绍：介绍Excel的面板，方便大家熟悉Excel的界面。
• 数据读取与整理：介绍从文本文件导入数据，从其他数据表复制数据，将数据进行分列处理。
• 数据处理与数据分析——常用功能：介绍常用的筛选、排序、查找替换、格式调整和隐藏功能。
• 数据处理与数据分析——常用函数：介绍Excel的函数体系，并介绍单元格的地址引用和函数嵌套。
• 数据可视化——Excel内置图表：主要讲解Excel内置的各种图表，Excel的常用图表足以覆盖数据分析师的日常工作，最后给出各类图表的使用场景。
• 数据可视化——图表优化与自动化图表：通过实际的图表演示如何将Excel的内置图表进行优化，并给出随着数据逐渐增加而自动更新的图表。
• Excel课程设计：给出实际爬取的数据分析师招聘数据，对相关的数据开展分析。

3.Python教程

• Python的基本介绍：主要介绍为什么要学习Python
• Python的下载安装：Anaconda安装与使用
• Python的基础数据类型：对Python的基础数据类型进行介绍，包括基础数据类型的定义和运算
• Python的基本代码：讲解Python的入门语法、三种基本结构和函数
• Python常用库——numpy：讲解数组数据类型的创建、基本运算，矩阵和random库
• Python常用库——pandas的数据类型：介绍Series的创建、索引和运算，介绍DataFrame的创建和索引
• Python常用库——DataFrame的运算：DataFrame作为数据分析师最常用的数据类型，对DataFrame的各种运算进行详细的讲解
• Python常用库——matplotlib：介绍如何使用matplotlib绘制常用的图表，并演示如何对图表的元素进行优化
• Python常用库——seaborn：介绍如何使用seaborn绘制图表
• Python课程设计：演示如何使用Python进行大数定律和中心极限定理的实证，并演示如何使用Python实现对数据集的分析

数据分析师的基本技能图谱如下图