书中案例以Google Analytics为主 。其实现在是APP Web的复合框架，比如朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析 。《精益数据分析》互联网数据分析的入门书籍，归纳总结了几个常用的分析框架 。比较遗憾的是案例都是欧美 。还有一个小建议，现在有不少第三方的数据应用，囊括了不少产品领域的数据分析和统计 。
自学党们即使没有生产环境的数据，也可以看一下应用Demo，有好处的 。除了业务知识，业务层面沟通也需要掌握 。另外建议在面试前几天收集该行业的业务强化一下 。第七周：Python/R学习终于到第七周，也是最痛苦的一周 。这时应该学习编程技巧 。是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭 。数据挖掘，爬虫，可视化报表都需要用到编程能力 。
掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍，升职加薪，迎娶白富美 。这里有两条支线，学习R语言或Python 。速成只要学习一条，以后再补上另外一门 。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写 。如果是各类统计函数的调用，绘图，分析的前验性论证，R无疑有优势 。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭 。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将各类分析的过程脚本化 。Pandas，sklearn等各包也已经追平R 。如果学习R，建议看《R语言实战》，照着书本打一遍代码，一星期绰绰有余 。另外还有一本《统计学》，偏知识理论，可以复习前面的统计学知识 。R学习和熟悉各种包 。知道描述性统计的函数 。掌握DataFrame 。
如果时间有余 。可以再去学习ggplot2 。Python拥有很多分支，我们专注数据分析这块，入门可以学习《深入浅出Python》 。需要学会条件判断，字典，切片，循环，迭代，自定义函数等 。知道数据领域最经典的包Pandas Numpy 。在速成后的很长一段时间，我们都要做调包侠 。这两门语言最好安装IDE，R语言我建议用RStudio，Python我建议用 Anaconda 。
都是数据分析的利器 。Mac自带Python2.7，但现在Python 3已经比几年前成熟，而且没有编码问题 。各类教程也足够多，不要抱成守旧了 。Win的电脑，安装Python会有环境变量的问题，是个大坑（R的中文编码也是天坑） 。到这里，刚刚好是七周 。如果还需要第八周 ，则是把上面的巩固和融会贯通，毕竟速成是以转岗或拿offer为目的 。
想考研，但是没弄明白怎么考研，如何复习，只告诉你考试科目和考试参考书，没提纲没复习资料，怎么复习？
我是研路有我，我来回答你的问题 。想考研，但是不知道如何开始？不知道从何下手？我来给你分享一些我的经验吧，我目前是一名研究生在读，我也参加了高考，给你分享备考的经验吧 。首先，关于考研，你需要先了解一些相关的知识，比如你要报考的院校、准备考的专业、想要去的城市等，从这些方面综合考虑选择哪个学校的哪个专业，然后在下一步的准备 。
当你确定院校和专业以后，你需要了解与这个学校相关的信息，比如历年的报考人数、招生人数、复试分数线、初试和复试的参考书目等，有没有一些特殊的要求，这些数据可以从官网找到 。这些数据对于你后面的报考和复习都有很重要的作用，所以一定要参考一下，做进一步的数据分析 。其次，关于你说的给了参考书，但是没有考纲，这种情况一般在初试的时候不会出现，在复试的时候可能有的学校不会公布考纲，只有参考书目，但是，其实影响也并不大 。
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