python数据分析该怎么入门呢？

Posted 2023-05-05

1.为什么选择Python进行数据分析？

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。

另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。

Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

3.数据分析流程

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：

1)数据获取

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据，我们可以使用以下Python工具：

Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。

BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和html类型的数据，解析为对象进而处理。

Scapy-一个处理交互式数据的包，可以解码大部分网络协议的数据包

2)数据存储

对于数据量不大的项目，可以使用excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

3)数据预处理

数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：

Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库。

Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的，可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。

4)建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

常见的数据挖掘模型有：

在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：

scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。

5)可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：

Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。

从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

参考技术A 从Python基础语法开始，网上有很多视频课，可以看看。也可以学习B站上的视频课，比如小甲鱼的Python基础课。 参考技术B 可以在网上多查找一些相关的视频资料，也可以选择一家专业的院校进行系统的学习。 参考技术C

python数据分析的门槛较低，如果是python零基础开始学，学习的步骤大概是python基础、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化。

首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；

其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。

然后就可以学习数据分析方面知识，主要是学习pandas、numpy等等；

再然后就要学习数据可视化来向别人展现数据，常用matplotlib实现，主要包括一些基本的统计图的绘制，比如条形图，柱状图，散点图。还有一些进阶绘图，比如分位数图，相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化。

Python数据分析有必要学吗？非程序员学了有什么用？0基础该怎么入门？

前言

对于0基础的同学来说，想要学习Python，数据分析是必须掌握的一个知识要点。本文就专门针对0基础的同学，整理了数据分析入门的基础知识点，分别从是什么，为什么，有什么用三大问题着手带大家了解数据分析。

Python数据分析学了有什么用？

一、什么是数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

二、为什么做数据分析

1、有效避免拍脑袋、主观臆想；

2、为决策提供支撑，更能说服人；

3、通过数据分析，可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。

三、数据分析有什么用

数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三大作用：

1、 现状分析：

告诉你过去发生了什么具体体现在：

第一，告诉你现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是好了还是坏了好的程度如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解 企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

比如：电商类型网站的日报中的现状分析会包括订单数、新增用户数、活跃率、留存率等指标同比或环比上涨还是降低了多少。

2、原因分析：

告诉你某一现状为什么发生。

经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里。差在哪里，是什么原因引起的。这就需要原因分析。

原因分析一般是通过专题分析来完成的，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

比如：某电商网站某一天的日报中某件商品突然销量突然增加，那么就需要针对这件商品销量突然增加做专题分析，看是什么因素影响了该商品销量大增。

也可以用于分析活跃率、留存率等下降或升高的原因。

3、预测分析：

告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营状况以后，有时还需要对企业未来发展趋势做出预测，为制定企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度计划时进行。

比如：通过上述的原因分析，我们就可以针对性做出一些政策，比如通过原因分析，我们可以得出面包的销量在台风来临之际销量会突增，那么我们在下次台风来临之前就应该多准备面包货源，同时为了获得更多的销量做一系列准备。

Python霸居TIBOE编程语言排行榜榜首的原因

很多人以为Python之所以变得火热的原因是人工智能和大数据的兴起，但我觉得这并非是全部的原因，虽然Python是一门很适合人工智能领域的编程语言，但是人工智能目前还处于前期阶段，距离真正的落地还有着不少的路程要走。

在国内，对人工智能方面的人才虽然是在不断增加，但也因为能够提供的岗位不多的原因，所以没有研究生以上学历，你Python学得再好，你也找不到这方面的工作。

当然了，这不代表以后大规模落地的时候也不能，只是说如果光靠人工智能和大数据，Python还远远达不到目前这么火热，。
非程序员方面也占据了很大的因素

那么为什么Python还能比其他语言势头要强？我觉得非程序员方面也占据了很大的因素。

“也许你还未发现，但已在趋势之中。”Python编程正逐渐成为未来5~10年新一代毕业生、职场人的新一代“Office技能”。

而它在信息搜集、数据分析等方面的应用，也正在各行各业展开…

写论文通过Python编程可以定向爬取某个领域的论文、文献，并进行整理分析，帮助自己进行学习、研究。运营岗位通过Python编程爬取用户网上的浏览信息、点击行为等，同时对数据进行清洗、分析和可视化，从而精确指导运营动作，制定高效的运营策略。金融行业

用Python编程几行代码就足以完成，金融分析中的典型复杂任务：数据收集、数学计算，以及结果可视化，从而快速反应、实时提供宝贵意见，比竞争对手先行一步。

设计岗位用Python编程快速全网搜索和抓取各种风格的美图、最新的设计素材和最有创意的案例，让甲方爸爸一次就满意。

这一下让我想到，我一个朋友的实习经历。

他是学土木工程的，但不是很喜欢这个专业。所以找的实习岗位和工作也不对口。但是他自己很喜欢产品设计这个工作。

一个偶然的机会，他通过自学掌握了一些基础的编程知识，在跳槽某个大公司的产品经理岗的时候，总监看到他简历里写了“熟悉Python编程”，就问了他几个问题。

结果，没想到他因为简历里这句话，顺利拿到了这家公司产品实习经理的offer，最后成了同批实习生里面唯一一个留在不擅长岗位却转正的人，现在已经月薪2万了。

不仅是刚毕业的大学生生需要具备这样的编程技能，职场人士有需要一些像Python编程这样的技能。

零基础入门Python教程

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，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。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

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。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

朋友们如果需要这份完整版的Python全套学习资料，可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码【免费获取】。（如图片违规请在评论区留言或私信获取）

最后

努力学习，学以致用。生活中可以用到Python的位置远比你想象的多得多，等到你学会Python之后你会发现生活中有很多的问题都是可以通过Python来帮助你快速解决的。