数据分析师—印象篇

在更新pandas文章前，先跟大家谈谈

一.数据分析师做什么？

对于想转行或刚入门的同学来讲，对数据分析啥的概念还比较模糊，基于本人工作2.5年的经验，我谈谈我对数据分析师的认知，希望能帮到即将踏入或准备踏入本行的人。

数据分析师字面解析，数据 + 分析 得出 师（诗）。无非就是1.获取数据 2.用统计方法分析数据 3.将数据所包含有价值的信息抽取出来，以简单的方式表达出来；从而反应出真实的业务问题，近而支持业务决策；

当然说起来也有这么些个字，做起来可不是那么容易的，经常找不到结果，抽取不出有价值的信息，所以说数据狗呀，绞尽脑汁地想想想。。。数据验证。。。想想想。。。验证。。。

二.数据分析师用到哪些工具？

数据分析最最重要的一步就是准确get到数据，注意一定要准确，不然后面的分析都白忙活。那么问题来了，用到哪些工具？工作2.5年以来，使用最多的是SQL、 Python、Excel，偶尔用下SPSS。

从当下数据分析师岗位招聘来看，无非就是SQL、Python或R或SAS、Excel等。所以至少得会Python或R或SAS中的一种，此系列文章就针对Python工具

三.初识python&pandas

如果大家想了解python的优缺点直接百度python就能有一堆，自认为不会比他们说的更好，就不废话了。只想说的是python作为数据分析工具，能这么好用，这么广受喜爱，多得益于pandas、matplotlib和ggplot，前者是数据处理，后2者是画图。在这里我只给大家分享pandas在工作中的应用，在应用场景中学习并掌握pandas。

四.关于系列文章更新

    1.就这样产生了分享pandas的想法，希望能帮助入门的小菜鸟应用pandas处理数据

    2.多次面试，发现很多人想正在往数据分析职业转型，但多数还不会python工具；

    3.我此番更新系列文章，仅对入门的同学有帮助，如果已是大牛就不必浪费时间了；

    4.此系列文章记录的是我工作中常用的及常遇到的bug解决；一是作为自己学习的成                    果，二是希望入门的人也能少走弯路；只有干货，实实在在的干货。

    5.另外，我用的是anaconda软件写python3，附上下载地址：                                                                https://www.anaconda.com/download/

    6.文章周末更新（每周更新一篇，更新内容可根据大家的需求变动）；

    7.本周末会更新第一篇pandas内容 ，只要有人需要便会持续更新