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七周入门互联网数据分析-秦路
写这个系列，是希望在当初知乎某一个回答的基础上，单独完善出针对互联网产品和运营们的教程。不论对数据分析或数据运营，我都希望它是一篇足够好的教材。更准确地说，这是一份七周的互联网数据分析能力养成提纲。
我会按照提纲针对性的增加互联网侧的内容，比如网站分析，用户行为序列等。我也不想留于表面，而是系统性讲述。比如什么是产品埋点？在获得埋点数据后，怎么利用Python / Pandas的shift ( )函数将其清洗为用户行为session，进而计算出用户在各页面的停留时间，后续如何转换成统计宽表，如何以此建立用户标签等。
下面是各周的学习概述。
第一周：Excel学习掌握
如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。
重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。
Excel函数不需要学全，重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。
我认为掌握 vlookup和 数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，80%的办公室白领都能秒杀。
Excel是熟能生巧，多找练习题。还有需要养成好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。表格按照原始数据（sheet1）、加工数据（sheet2），图表（sheet3）的类型管理。
下面是为了以后更好的基础而附加的学习任务：
了解单元格格式，后期的数据类型包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及怎么用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list。
了解函数和参数，当进阶为编程型的数据分析师时，会让你更快的掌握。
了解中文编码，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以后你会回来感谢我的。
这一周的内容我会拆分成两部分：函数篇和技巧篇。
这是一道练习题，我给你1000个身份证号码，告诉我里面有多少男女，各省市人口的分布，这些人的年龄和星座。如果能完成上述过程，那么这一周就直接略过吧。（身份证号码规律可以网上搜索）
获取链接: https://pan.baidu.com/s/1NBtdu-SW67t-Fu3NlXpjhA
提取码: rwps
