Python数据分析通关，30个案例！

我们团队每周开会讨论问题的时候，都会对每天的增长数据进行复盘。期间，领导常常会提及「数据思维」这个词。

这就涉及到，你必须要有思维能力，去支撑你在看到数据时，会从多维度去分析，而不是只看到表面数字这么简单而已，否则就是抓瞎。

数据时代，无论你是做产品，运营，还是做研发，系统架构，乃至于安全风控，都会发现，数据思维是考验你能力提升的重要指标。

但其实，很多人只是掌握了数据分析的工具和技能，却做不好数据分析，无法让数据产生真正的价值。

比如有的新闻：「某市的人均住房面积是 120 平米」「计算机行业人均年收入超过 50 万元」。

你看完这个数据之后，倒吸一口凉气，然后去微博感叹：「对不起，我又给大家拖后腿了」「对不起，我又被幸福了」。

你看，不了解这些数字背后的逻辑，你可能天天「被幸福」、「被加薪」。在做产品决策、定运营策略，甚至于买房、买基金的时候，做出错误的决策。

该怎么锻炼数据分析思维？ 

数据思维非一朝一夕就能学会的，也不是死记硬背理论就可以的，关键在于要结合实际的场景案例去分析、应用，并培养系统的分析方法。

比如，什么是「幸存者偏差」，最典型的例子就是 2010 年世界杯的预言帝章鱼保罗的故事；再比如「墨菲定律」，它背后的原理就是「期望值」，你是否没带伞的那一天正好下了雨；你是否不打车时，满街都是空出租车，需要打车时却总是满员...

之前，我一直关注的数据大神“郭炜”，他是前易观的 CTO，易观大家都知道，专业做大数据分析研究的，他最近在极客时间上出了一个《数据分析思维课》专栏，把自己 20 年来的数据分析心法、思考方式、项目经验都浓缩在这里了。

专栏刚完结，我也读的差不多了，非常通识，而且擅用案例，比如讲「幸存者偏差」时，就举了 2010 年世界杯的预言帝章鱼保罗的例子；用一句话来形容这个专栏，就是「案例+避坑+经验」，直接、实在。

除了必知的「数据分析基础原理 + 数据算法基础」等硬核系统的内容，还结合视频实操，分享了常用的数据分析工具图谱、基础分析模型、18 个提效的基础功法等。

真正的干货绝对不是纸上谈兵。用郭炜的话说，他的初衷是「让每个人培养时时思考数据规律的习惯」，而只有把数据分析的相关知识「串」起来，挖掘隐藏在数据内部的真相，才能练就一双看透本质的眼睛。

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