關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析，其實(shí)網(wǎng)上能夠找到的學(xué)習(xí)資源很多豪筝，主要分為兩類：一類是提供各種資源的推薦，比如書單摘能、教程续崖、以及學(xué)習(xí)的先后順序；另一類是提供具體的學(xué)習(xí)內(nèi)容团搞，知識(shí)點(diǎn)或?qū)嶋H案例严望。
但很多繁瑣而又雜亂的內(nèi)容，除了給初學(xué)者增加理解和認(rèn)識(shí)的噪音外莺丑，真正能夠起到明確的方向指引導(dǎo)的著蟹，確實(shí)不多墩蔓。以至于很多人一開始沒有明確的方向就一頭扎進(jìn)去梢莽，學(xué)了很久卻不知道自己到底在學(xué)什么，或者自己學(xué)了很久不知道能夠做什么奸披。
學(xué)習(xí)一門技術(shù)之前昏名，你應(yīng)該知道，你想要達(dá)成的目標(biāo)是什么樣的阵面。也就是說(shuō)轻局，你想通過(guò)這門技術(shù)來(lái)解決哪些問(wèn)題。你就可以知道要達(dá)成這樣的目標(biāo)样刷，它的知識(shí)體系是怎么樣的仑扑。更重要一點(diǎn)的是，每個(gè)部分是用來(lái)解決哪些問(wèn)題置鼻，只有明確的目標(biāo)導(dǎo)向镇饮，學(xué)習(xí)最有用的那部分知識(shí)，才能避免無(wú)效信息降低學(xué)習(xí)效率箕母。
通過(guò)這些常見的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景储藐，你就可以獲得數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的基本流程。一般大致可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)報(bào)告”這樣的步驟來(lái)實(shí)施一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目嘶是。
按照這個(gè)流程钙勃，每個(gè)部分需要掌握的細(xì)分知識(shí)點(diǎn)如下：
接下來(lái)我們分別從每一個(gè)部分展開，講講具體應(yīng)該學(xué)什么聂喇、怎么學(xué)辖源，以及各個(gè)部分主要的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化地展示，并有針對(duì)性地推薦學(xué)習(xí)資源。
如何獲取數(shù)據(jù)
我們分析的數(shù)據(jù)一般有內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)兩種同木。
內(nèi)部數(shù)據(jù)是在我們的業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)中產(chǎn)生浮梢，比如常見的用戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)彤路、銷售數(shù)據(jù)秕硝、內(nèi)容數(shù)據(jù)等等。內(nèi)部的數(shù)據(jù)相對(duì)來(lái)說(shuō)更加完善洲尊、規(guī)整远豺，我們經(jīng)常要做的工作匯報(bào)、產(chǎn)品優(yōu)化等分析數(shù)據(jù)一般來(lái)源于此坞嘀∏ぃ可以找公司的技術(shù)人員索要，或者自己去數(shù)據(jù)庫(kù)提取丽涩。
當(dāng)然棺滞，很多時(shí)候，我們需要利用外部的數(shù)據(jù)矢渊。比如進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研继准，競(jìng)品分析，或者輸出報(bào)告的時(shí)候矮男，外部數(shù)據(jù)的分析是必不可少的移必，這也可以幫助我們得出更多的結(jié)論。如果你對(duì)Python感興趣毡鉴，歡迎加入我們【python學(xué)習(xí)交流】崔泵，免費(fèi)領(lǐng)取學(xué)習(xí)資料和源碼。
1. 公開數(shù)據(jù)源
UCI：加州大學(xué)歐文分校開放的經(jīng)典數(shù)據(jù)集猪瞬，真的很經(jīng)典憎瘸，被很多機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室采用。
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
國(guó)家數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局陈瘦，包含了我國(guó)經(jīng)濟(jì)民生等多個(gè)方面的數(shù)據(jù)幌甘。
http://data.stats.gov.cn/index.htm
CEIC：超過(guò)128個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，能夠精確查找GDP甘晤、CPI含潘、進(jìn)出口以及國(guó)際利率等深度數(shù)據(jù)。
https://www.ceicdata.com/zh-hans
中國(guó)統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的官方網(wǎng)站线婚，匯集了海量的全國(guó)各級(jí)政府各年度的國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)信息遏弱。
政務(wù)數(shù)據(jù)網(wǎng)站：現(xiàn)在各個(gè)省都在很大程度上地開放政務(wù)數(shù)據(jù)，比如北京塞弊、上海漱逸、廣東泪姨、貴州等等，都有專門的數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站饰抒，搜索比如“北京政務(wù)數(shù)據(jù)開放”肮砾。
2. 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
基于互聯(lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對(duì)某個(gè)行業(yè)袋坑、某種人群進(jìn)行分析仗处。比如：
職位數(shù)據(jù)：拉勾、獵聘枣宫、51job婆誓、智聯(lián)
金融數(shù)據(jù)：IT桔子、雪球網(wǎng)
房產(chǎn)數(shù)據(jù)：鏈家也颤、安居客洋幻、58同城
零售數(shù)據(jù)：淘寶、京東翅娶、亞馬遜
社交數(shù)據(jù)文留、微博、知乎竭沫、Twitter
影視數(shù)據(jù)：豆瓣燥翅、時(shí)光網(wǎng)、貓眼
……
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)：元素（列表输吏、字典权旷、元組等）替蛉、變量贯溅、循環(huán)、函數(shù)（菜鳥教程就很好）……
以及如何用成熟的 Python 庫(kù)（urllib躲查、BeautifulSoup它浅、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)爬蟲镣煮。
掌握基礎(chǔ)的爬蟲之后姐霍，你還需要一些高級(jí)技巧。比如正則表達(dá)式典唇、模擬用戶登錄镊折、使用代理、設(shè)置爬取頻率介衔、使用cookie等等，來(lái)應(yīng)對(duì)不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。爬蟲可以說(shuō)是最為靈活兑牡、有效的數(shù)據(jù)獲取方式来农，但學(xué)習(xí)成本相對(duì)來(lái)說(shuō)也要高一些寒波。開始建議先利用公開數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，后續(xù)有更多的數(shù)據(jù)需求升熊，再上手爬蟲俄烁。那個(gè)時(shí)候你已經(jīng)掌握了Python基礎(chǔ)，爬蟲上手也會(huì)更輕松级野。
3. 其他數(shù)據(jù)獲取方式
如果你暫時(shí)不會(huì)爬蟲页屠，但又有采集數(shù)據(jù)的需求，可以嘗試各種采集軟件蓖柔，不需要編程知識(shí)也可以輕松爬取信息卷中，比如火車頭、八爪魚等渊抽。很多數(shù)據(jù)競(jìng)賽網(wǎng)站也會(huì)公開不錯(cuò)的數(shù)據(jù)集蟆豫，比如國(guó)外的Kaggle，國(guó)內(nèi)的DataCastle懒闷、天池十减。這些數(shù)據(jù)都是真實(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，且規(guī)模通常不小愤估，可以經(jīng)常去搜集和整理帮辟。
推薦數(shù)據(jù)匯總資源：
數(shù)據(jù)獲取方式匯總?https://dwz.cn/Q44MsDkH
常用的數(shù)據(jù)獲取方式如下:
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取?
數(shù)據(jù)庫(kù)這個(gè)技能放在這里，是因?yàn)檫@是數(shù)據(jù)分析師的必備技能玩焰。大多數(shù)的企業(yè)由驹，都會(huì)要求你有操作、管理數(shù)據(jù)庫(kù)的基本技能昔园，進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取和基本分析蔓榄。SQL作為最經(jīng)典的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理提供可能默刚。MongoDB則是新崛起的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)甥郑，掌握一種即可。
初學(xué)建議SQL荤西。你需要掌握以下技能：
1.查詢/提取特定情況下的數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)一定是巨量而繁復(fù)的澜搅，你需要提取你想要的那一部分。
比如你可以根據(jù)你的需要提取2017年所有的銷售數(shù)據(jù)邪锌、提取今年銷量最大的50件商品的數(shù)據(jù)勉躺、提取上海、廣東地區(qū)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)……
2.數(shù)據(jù)庫(kù)的增觅丰、刪饵溅、改：這些是數(shù)據(jù)庫(kù)最基本的操作，但只要用簡(jiǎn)單的命令就能夠?qū)崿F(xiàn)舶胀。
3.數(shù)據(jù)的分組聚合概说、建立多個(gè)表之間的聯(lián)系：這個(gè)部分是數(shù)據(jù)庫(kù)的進(jìn)階操作碧注，多個(gè)表之間的關(guān)聯(lián)。
在你處理多維度糖赔、多個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)候非常有用萍丐，這也讓你可以去處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)庫(kù)聽起來(lái)很可怕放典，但其實(shí)滿足數(shù)據(jù)分析的那部分技能不要太簡(jiǎn)單逝变。當(dāng)然，還是建議你找一個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)實(shí)際操作一下奋构，哪怕是最基礎(chǔ)的查詢壳影、提取等操作。
推薦數(shù)據(jù)庫(kù)教程：
SQL-菜鳥教程?https://dwz.cn/a042MLdz
MongoDB-菜鳥教程?https://dwz.cn/sJFhRzj1
mySQL知識(shí)框架如下：
MongoDB知識(shí)框架如下：
數(shù)據(jù)清洗及預(yù)分析
很多時(shí)候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的弥臼，數(shù)據(jù)的重復(fù)宴咧、缺失、異常值等等径缅。這時(shí)候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗掺栅，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果纳猪。比如空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)氧卧，其中有很多天的數(shù)據(jù)由于設(shè)備的原因是沒有監(jiān)測(cè)到的，有一些數(shù)據(jù)是記錄重復(fù)的氏堤，還有一些數(shù)據(jù)是設(shè)備故障時(shí)監(jiān)測(cè)無(wú)效的沙绝。比如用戶行為數(shù)據(jù)，有很多無(wú)效的操作對(duì)分析沒有意義鼠锈，就需要進(jìn)行刪除闪檬。
·選擇：數(shù)據(jù)訪問(wèn)（標(biāo)簽、特定值脚祟、布爾索引等）
·缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充
·重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除
·空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端谬以、異常數(shù)據(jù)
·相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計(jì)强饮、Apply由桌、圖形繪制等
從數(shù)據(jù)處理開始，就需要介入編程知識(shí)了邮丰，但不必把Python的教程完全啃一遍行您，只需要掌握數(shù)據(jù)分析必備的那部分即可。
·基本的數(shù)據(jù)類型：比如字符串剪廉、列表娃循、字典、元組斗蒋，不同的數(shù)據(jù)類型如何創(chuàng)建捌斧、進(jìn)行增笛质、刪、改等操作捞蚂，以及其中常用的函數(shù)及方法妇押；
·Python函數(shù)：學(xué)習(xí)如何去創(chuàng)建自己的函數(shù)，實(shí)現(xiàn)更豐富的定制化程序姓迅，知道在使用中如何調(diào)用敲霍；
·控制語(yǔ)句：主要是條件語(yǔ)句和循環(huán)語(yǔ)句，利用不同的語(yǔ)句對(duì)流程進(jìn)行控制丁存，這是實(shí)現(xiàn)程序的自動(dòng)化的基礎(chǔ)肩杈。
Python教程推薦：
Python3-菜鳥教程?https://dwz.cn/2nJnWkrp
Python練手項(xiàng)目合集?https://dwz.cn/cpM0jua5
Python基礎(chǔ)知識(shí)框架如下：
另外，Python中兩個(gè)非常重要的庫(kù)Numpy和Pandas也是需要掌握的解寝，我們的很多數(shù)據(jù)處理及分析方法就源于其中扩然。如果把Python比作是我們的房子，為我們提供基礎(chǔ)的框架聋伦，那么Numpy和Pandas就是房子里的家具和電器与学，為我們?nèi)胱√峁└鞣N功能。當(dāng)然嘉抓，即便只是這兩個(gè)庫(kù)索守，官方文檔的內(nèi)容也是非常多的，建議先掌握最常用的一些方法抑片，這樣你可以解決大部分的實(shí)際問(wèn)題卵佛，若后續(xù)遇到問(wèn)題可以有針對(duì)性地去查詢文檔。
Numpy
·數(shù)組創(chuàng)建：從已有的數(shù)組創(chuàng)建敞斋、從數(shù)值范圍創(chuàng)建
·數(shù)組切片：通過(guò)切片進(jìn)行選擇
·數(shù)組操作：元素增刪截汪、數(shù)組維度修改、數(shù)組的分割及連接
·Numpy函數(shù)：字符串函數(shù)植捎、數(shù)學(xué)函數(shù)衙解、統(tǒng)計(jì)函數(shù)
推薦Numpy文檔：
Nump快速入門?http://h5ip.cn/ypHr
Numpy中文文檔?https://www.numpy.org.cn/
Numpy知識(shí)框架如下：
Pandas
·數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)讀取、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表
·數(shù)據(jù)查看：查看數(shù)據(jù)基本信息焰枢、查找空值和唯一值
·數(shù)據(jù)清洗：缺失值處理蚓峦、重復(fù)值處理、字符處理
·數(shù)據(jù)提燃贸：按標(biāo)簽值進(jìn)行提取暑椰、按位置進(jìn)行提取
·數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：采樣、匯總荐绝、基本的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算
推薦Pandas文檔：
十分鐘入門Pandas?http://t.cn/EVTGis7
Pandas中文文檔?https://www.pypandas.cn/
Pandas知識(shí)框架如下：
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要組成部分一汽，也是耗時(shí)間最長(zhǎng)的一部分，因此根本多篇文章總結(jié)腦圖便于自己梳理清楚數(shù)據(jù)清洗的處理步驟低滩，由此知道數(shù)據(jù)清洗該如何下手召夹。
借鑒文章及數(shù)據(jù)如下：
專欄1：數(shù)據(jù)清洗https://zhuanlan.zhihu.com/dataclean?：詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)清洗的主要方面
專欄2：python3 pandas庫(kù)https://zhuanlan.zhihu.com/c_129235459：數(shù)據(jù)清洗主要用pandas庫(kù)岩喷，其中有很多函數(shù)眾多，該專欄將主要函數(shù)介紹的相對(duì)清楚
書籍：《利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》
數(shù)據(jù)分析及建模
如果你有一些了解的話监憎，就知道目前市面上其實(shí)有很多 Python 數(shù)據(jù)分析的書籍均驶，但每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大枫虏。如果沒有整體的認(rèn)識(shí)妇穴，往往不知道為什么要學(xué)習(xí)這些操作，這在數(shù)據(jù)分析中到底起什么樣的作用隶债。為了得出普遍意義上的結(jié)論（或者從一般的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目來(lái)看）腾它，我們通常要進(jìn)行三種類型的數(shù)據(jù)分析：描述性分析、探索性分析以及預(yù)測(cè)性分析死讹。
描述性分析主要是有目的去描述數(shù)據(jù)瞒滴，這就要借助統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，比如基本的統(tǒng)計(jì)量赞警、總體樣本妓忍、各種分布等等。
通過(guò)這些信息愧旦，我們可以獲得對(duì)數(shù)據(jù)的初步感知世剖，也能夠得到很多簡(jiǎn)單觀察得不到的結(jié)論。
所以其實(shí)描述性的分析主要需要兩個(gè)部分的知識(shí)笤虫，其一是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)旁瘫，其二是實(shí)現(xiàn)描述性的工具，用上述 Numpy 和 Pandas 的知識(shí)即可實(shí)現(xiàn)琼蚯。
探索性分析通常需要借助可視化的手段酬凳，利用圖形化的方式，更進(jìn)一步地去觀看數(shù)據(jù)的分布規(guī)律遭庶，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)里的知識(shí)宁仔，得到更深入的結(jié)論。
所謂“探索”峦睡，事實(shí)上有很多結(jié)論我們是無(wú)法提前預(yù)知的翎苫，圖形則彌補(bǔ)了觀察數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)的不足。
Python中的Seaborn和Matplotlib庫(kù)都提供了強(qiáng)大的可視化功能赐俗。
相對(duì)于Matplotlib拉队，Seaborn更加簡(jiǎn)單易于理解，畫基本的圖形也就是幾行代碼的事情阻逮，更推薦初學(xué)使用。
如后續(xù)需要定制化圖形秩彤，可進(jìn)一步了解Matplotlib叔扼。
預(yù)測(cè)性的數(shù)據(jù)分析主要用于預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)事哭，比如根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)某段時(shí)間的銷售情況，比如通過(guò)用戶數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)用戶的行為……
預(yù)測(cè)性分析稍難瓜富，越深入會(huì)涉及更多數(shù)據(jù)挖掘鳍咱、機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)，所以可以只做做基本了解（或者等有需求的時(shí)候再學(xué)習(xí)）与柑。
比如基本的回歸谤辜、分類算法，以及如何用Python的scikit-learn庫(kù)去實(shí)現(xiàn)价捧，至于機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的算法選擇丑念、模型調(diào)優(yōu)則不必深入（除非你游刃有余）。
推薦數(shù)據(jù)分析資料：
書籍《深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)》《商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)》
Matplotlib中文文檔?https://www.matplotlib.org.cn
十分鐘掌握Seaborn?https://dwz.cn/4ePGzwAg
Scikit-learn中文文檔?http://sklearn.apachecn.org
數(shù)據(jù)分析建模知識(shí)框架如下：
撰寫數(shù)據(jù)報(bào)告
數(shù)據(jù)報(bào)告是整個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的最終呈現(xiàn)结蟋，也是所有分析過(guò)程的總結(jié)脯倚，輸出結(jié)論和策略的部分。所以無(wú)論你的心路歷程多么精彩嵌屎，數(shù)據(jù)報(bào)告才是最終決定你分析價(jià)值的產(chǎn)物推正。要寫好一個(gè)分析報(bào)告，首先要明確數(shù)據(jù)分析任務(wù)的目標(biāo)宝惰，是要探索數(shù)據(jù)里的知識(shí)植榕，還有要對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化，或者預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)尼夺。針對(duì)這些目標(biāo)内贮，那么需要對(duì)問(wèn)題進(jìn)行拆分，要達(dá)到目標(biāo)汞斧，必須要輸出哪些有價(jià)值的信息夜郁。
對(duì)于最終的決策，哪些數(shù)據(jù)粘勒、信息是有用的竞端，是否要進(jìn)一步探索，哪些是無(wú)效的庙睡，是否直接丟棄事富。確定好輸出的大致內(nèi)容、在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中得到有用的結(jié)論之后乘陪，接下來(lái)應(yīng)該思考统台，如何把這些分散的信息整合起來(lái)，為了達(dá)到最終的說(shuō)服力啡邑，應(yīng)該以怎樣的邏輯進(jìn)行整合贱勃。
這是一個(gè)建立框架的過(guò)程，同時(shí)也反映這這個(gè)問(wèn)題的拆解思路。在搭建好框架之后贵扰，就是把已有的結(jié)論填充進(jìn)去仇穗，選擇合適的表達(dá)形式。選擇更合適的數(shù)據(jù)戚绕，哪些需要更加直觀的圖表纹坐，哪些結(jié)論需要進(jìn)行詳細(xì)的解釋，并進(jìn)行最終的美化設(shè)計(jì)舞丛，這樣一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告也就完成了耘子。
在寫分析報(bào)告時(shí)，有一些一定要注意的地方：
1.一定要有框架球切，最簡(jiǎn)單的就是以問(wèn)題拆分的邏輯來(lái)進(jìn)行搭建谷誓，在每個(gè)分支進(jìn)行內(nèi)容填充，分點(diǎn)說(shuō)明欧聘；
2.數(shù)據(jù)的選擇不要過(guò)于片面片林，要多元化，進(jìn)行對(duì)比分析怀骤，否則結(jié)論可能有失偏頗费封。
數(shù)據(jù)的價(jià)值決定了分析項(xiàng)目的上限，盡可能多收集有用的數(shù)據(jù)蒋伦，進(jìn)行多維度的分析弓摘；
3.結(jié)論一定要有客觀的數(shù)據(jù)論證，或者嚴(yán)密的邏輯推導(dǎo)痕届，否則沒有說(shuō)服力韧献，特別容易陷入自嗨；
4.圖表比文字更加直觀研叫，而且可讀性更高锤窑，應(yīng)該多利用圖形化的表達(dá)方式；
5.分析報(bào)告不只是要說(shuō)明問(wèn)題嚷炉，更重要的是基于問(wèn)題提出建議渊啰、解決方案、預(yù)測(cè)趨勢(shì)申屹；
6.多看行業(yè)報(bào)告绘证，多練習(xí)，Business Sense 在后期比技巧更重要哗讥。
推薦數(shù)據(jù)報(bào)告相關(guān)網(wǎng)站：
艾瑞網(wǎng)-數(shù)據(jù)報(bào)告?http://report.iresearch.cn/
友盟+-數(shù)據(jù)報(bào)告?http://t.cn/EVT6Z6z
世界經(jīng)濟(jì)論壇報(bào)告?http://t.cn/RVncVVv
普華永道行業(yè)報(bào)告?http://t.cn/RseRaoE
撰寫數(shù)據(jù)報(bào)告的框架如下：
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