Python之数据分析

什么是数据分析?

运用不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。 数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

数据分析市场“钱景”

大数据时代的出现，未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代，人类获得数据能力远远超过大家想象，我们对世界的认识要提升到新的高度。在国内，普通数据开发工程师的基本岗位薪资起步可达10000元/月，一般入职薪资可达13000元/月 左右，2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。（*以上数据来源于网络）

 

数据分析学习目录:

(一) numpy模块

(二) Pandas模块之Series

(三) Pandas之DataFrame01 

(四) Pandas之DataFrame02

(五) Pandas之DataFrame03

(六) 美国各州人口数据分析

(七) 金融知识介绍

(八) tushare模块的应用

(九) 美国2012年总统候选人政治献金数据分析

(十) Matplotlib模块介绍