之前在某职场大号看到有粉丝留言：
“不知道为什么，不管怎样努力好像都没什么用，职位没有提升，收入也上不去，和同龄人的差距越来越大……”
大概是说出了很多人的心声。这条留言的点赞数直飙第一。
或许你也曾有过这种疑惑：
有的人年纪轻轻，已经是职业精英，有的人拼命努力，却还是穷忙一族。
每天像一颗螺丝钉一样，总有干不完的活，忙到没有时间提升自己，却依旧没有减轻生活的压力。
为什么职场之路跟想象中的完全不一样，总是“劳而不获”？升职加薪的总是其他人呢？
看完下面的故事，说不定能给你一些启发。
朋友阿霖做电商运营三年，活成了“钱少事多还要命”的典范。
每天都要统计、分析数据，做各种报告和表格，经常赶不上最后一班地铁，累得直嚷嚷要辞职。
谁知，上周他突然告诉我们，他找到新工作了，工资25k！
后来，听阿霖讲起，我们才知道这几个月里发生了什么。
那段时间，他们公司正在筹划一个大项目，阿霖为了竞选准备了很长时间，可结果，领导看上的是进公司还不到一年的同事。
阿霖实在咽不下这口气，跑到办公室问领导。
领导没说话，打开同事的项目方案，阿霖瞬间就说不上话了。
同事的报告里面，整个思路非常清晰，不仅数据图表直观，而且对信息的分析也是条理明晰，发现了很多他忽视的问题！
**首先是用Python进行数据采集，**同事把市场有效数据都集中起来诊断了一遍，还根据评论精准定位到用户画像，搭建指标体系。
**第二，他用Python爬取了竞品信息，做成K线图，**再利用“对比分析三步法”，将问题锁定关键的转化因素上。
更绝的是数据处理。
经PowerBI处理，所有的数据做成了动态看板，客户销售金额、毛利等趋势变化太明显了！
而阿霖的报告，仅仅是一张密密麻麻的Excel表格，还有部分数据出错……
更让他无地自容的是，同事做这份精美的方案只用了不到半天，而他花了三个晚上才赶出来一份“没用”的表格。
阿霖决定好好补一补数据分析的知识，也意识到：利用Python筛选有效数据，处理成变化趋势图，真的可以又快又准确地找到问题，对症下药！
一个月后，阿霖在会议上展示自己做的Tableau，调整的策略让业绩直接上涨15%，令所有人刮目相看。
前段时间，有猎头找到他，因为他有不少数据分析实战项目经验，斩获了大厂的offer。
听完阿霖的经历，我有些感慨。
大数据时代，如果你不懂数据应用，可能会失去很多展示自己的机会，更别说升职加薪的底气了。
但如果你拥有数据采集、分析的能力，那你将会成为行业稀缺的人才。
也就是说，掌握了数据能力和思维，你可以花比同龄人少一半的精力，轻松得到双倍的红利。
阿霖说，以前觉得只有数据分析师才需要特意学习，后来发现，这是最大的误解！
利用Python做数据分析，早就不只是数据分析师的专利了，对数据保持敏感，是每个职场人都应该具备的能力。它可以帮助你：
信息可视化。将纷繁复杂的表格变成有信息、有价值的图表**
发现问题的能力。用指标体系清晰量化情况，基于数据诊断问题，快速找到解决方案**
解决问题的能力。从海量的数据中心窥视背后的业务逻辑，寻找新的业务增长点**
目标导向思维。学会用数据说话，利用数据让表达变得更有说服力**
这就是我为什么，建议大家一定要和阿霖一样，去学习Python进行数据分析。
不管你从事什么行业，数据分析都能成为你职场开挂的垫脚石。比如——
电商运营：通过RFM模型分析来进行用户分群，快速筛选出月度销售额、成本、平均单价等指标数据的变化趋势，根据不同群体制定相应的销售策略。
财会行业：利用PowerBI抓取公开的上市公司财报数据，并对数据进行筛选过滤，快速get到主要数据和指标，高效洞察企业相关经营指标。
房地产行业：通过监测业务数据，进行数据分析建模，10分钟就可以准确分析出全国各地的市场信息；
还能将「影响用户转化的因素」可视化，方便下一步的销售策略调整。
所以，我经常给一些年轻人建议，不管是想晋升管理层，还是想成为某个领域的专业型人才，一定要学习数据分析思维与能力。
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
数据分析资料：
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
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