一、module1 预测未来-总统大选
样本偏差
二、module2 优化现状-化妆品销售
1、数据分析师从业务类型上划分
2、目标：总销量 达到 目标销量
3、固定基本流程
（1）确定
一、目标值节节升高，是否合理？根据什么定的？
1、这个目标本来就该高，已在天猫京东建立直营店入驻，签了合同，一个月保我多少销量 --- 保障销量
2、一年赚10个亿，一个月拆解要赚1个亿
3、这个市场是否是增长的市场
二、是否投入固定？
加大广告投入？
三、数据是不是有误？
找市场、运营的人确认，数据的统计口径是否
四、是否需要数据分析师介入？
有竞争者，投入比我多，数据分析介入意义不大
（2）分解
（3）评估
1、【主观经验】单价降低对提升销售影响不明显
2、【客观分析】广告费 和 社交网络费的比例 ---计算机处理数据流程如下所示
① Excel - CSV
Excel 原始数据 --- 转成通用格式CSV
② Python加载CSV
通过Python把CSV加载出来，得到的数据放在计算机内存当中
③ 矩阵分析
要做一个矩阵分析：下面四项对 总销售额的影响
a.行列转置
首先做一个行列转置：
b.对行进行重命名：
c.得到线性关系
通过Python的corr方法，得到矩阵：特征和特征的线性关系：
1：非常相关，并且是正相关； -1：非常相关，但是是负相关； 0：不相关
d.相关度排序
与总销量的相关度做个排序：最相关的是社交网络费
e.直方图
根据统计学的知识，画的直方图：数据少，看着有点low
f.关联矩阵
数据特别少，效果不太好看
在PPT中对矩阵做个美化：
（4）决策
三、module3 总结问题-招聘市场
一、拉钩内部数据分析
MySQL取数，导出Excel到本地 ，转化为CSV格式：
Python导入CSV数据，加载到内存中：
Python数据分析三剑客：Numpy、Pandas和Matplotlib，对数据进行汇总
二、51job数据分析
数据存在对象型数据库：Robo 3T
