如何用Python进行数据分析？详细教程，教小白快速入门_python数据分析_python编程基础与数据分析

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

在学习一项新技术之前，我们要先明白这是什么？怎么学习？怎么用？

学习数据分析也是同理，下面给大家准备了数据分析步骤+学习路径+数据能力+就业简历等内容，希望能帮助到你！

一、明确概念、了解分析步骤

数据分析是通过明确分析目的，梳理并确定分析逻辑，针对性的收集、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析，提取有用信息和展示结论的过程，是数据科学领域的核心技能。

二、为什么用Python做数据分析？

• **广度：**每一个行业都需要用数据来辅助决策，面对现在海量的大数据，数据分析是加分项；
• **精度：**Python是一门编程语言，如果你以前依靠excel来做数据图，那你可以尝试用Python；
• **高效：**传统而重复的数据工作太多了，这些完全可以通过Python程序编写自动化；

Python是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，其的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法，而且Python在数据分析上有很多方便使用的工具。其中Anaconda是一个免费开源的Python语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。在Anaconda中可以使用多种方便进行数据分析的工具。例如：Jupyter notebook、Spyder等。

三、学习路径

第一阶段：Python编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段：Python数据分析基本工具。通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对[基金投资策略]、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

3.2 相关数据分析库：

• NumPy官网： NumPy 提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数，是Python中相当成熟和常用的库。
• SciPy官网： SciPy依赖于NumPy，因此安装前需先安装NumPy。SciPy包含的功能有最优化、[线性代数]、积分、插值、拟合、[特殊函数]、快速[傅里叶变换]、信号处理和图像处理、[常微积分]求解等其他科学与过程中常用的计算。
• Pandas官网： Pandas 是Python下最强大的数据分析和探索工具，包含高级的[数据结构]和精巧的工具，支持类似SQL的数据增、删、查、改，并有丰富的数据处理函数；支持[时间序列分析]功能；灵活处理缺失数据等。
• Matplotlib官网： Matplotlib是最著名的绘图库，主要用于二维绘图，以及简单的[三维绘图]。它提供了一整套丰富的命令，让我们可以非常快捷地用Python可视化数据，而且允许输出达到出版质量的多种图像格式。
• Scikit-learn官网： Scikit-learn 是一个与机器学习相关的库，它提供了完善的机器学习工具箱，包括[数据预处理]、分类、回归、聚类、预测、模型分析等。
• Keras官网： Keras 并非简单的神经网络库，而是一个基于Theano 的强大的深度学习库，不仅可以搭建简单普通的神经网络，还可以搭建各种深度学习模型，如[自编码器]、循环神经网络、递归神经网络、[卷积神经网络])等。

除了上面提到这些，还有不少Python库对于数据分析和处理都是非常方便的，正如大量的开源库是Python受欢迎的最重要的原因之一。

四、[数据分析师]能力体系

入门（能解决基础问题）

• 深度理解各个数据指标代表的含义，并且能够及时的发现数据中的问题和机会
• 能够熟练运营各种数据分析工具，分析数据中的问题，提出有价值的意见和建议

进阶（分析深度）

• 快速，准确，深度理解数据代表的含义，并且能够快速找到问题的根源
• 能够根据不同的数据分析需求，选择不同的分析维度和方法，对数据进行挖掘，发现其中存在的规律性，为业务提供前瞻性的数据建议

专业（分析深度和广度）

• 能够根据不同的业务形态，参与到业务的规划中，根据业务特点建立一整套的数据分析体系
• 能够从不同的角度对整个行业形势和竞争对手进行分析，并结合自身的业务特点，给出影响管理决策层的意见和建议

五、就业要求篇

【百度】：

• -计算机、统计学、[应用数学]等相关专业本科及以上学历
• -3年以上互联网数据分析经验，有用户行为、商业化等分析经验者优先
• -熟练掌握数据分析工具，熟练使用SQL，熟练使用Python/R者优先
• -执行力强，工作积极主动，具有优秀的理解、沟通与协调能力，能承受一定工作压力

【阿里】：

• 1.五年以上互联网工作经验，熟悉并热衷于互联网产品尤其是移动端产品，对业务有敏锐的观察力和数据洞见；
• 2.两年以上互联网数据产品经验或相关[项目管理]经验者优先；
• 3.精通Excel，掌握R、SAS、SPSS任一数据分析工具，R优先；
• 4.掌握SQL、hadoop海量数据处理，有构建海量数据[数据仓库])经验优先；
• 5.对数字有敏锐的观察力，喜欢和数字打交道，严谨细致； 较强的分析能力，逻辑推理能力；
• 6.较强的书面及口头表达能力； 具有较强的自主学习能力，乐于接受挑战；
• 7.有责任心、具有团队合作精神，能承受一定的工作压力。

关于Python技术储备

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！

最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

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