如何使用Python搞定数据分析

大数据是当前比较火的方向，依托于这一行业，互联网公司对数据分析人员需求也逐年递增，数据分析师也成为是当前比较火的从业方向。
数据是企业数字资产，如何让这些资产转化为实际价值？
通过数据分析工具或者数据分析人员对数据进行挖掘，挖掘潜在价值，为指导工作及公司决策层提供数据支撑。
数据分析师主要工作是什么？
数据分析师主要工作包括：数据收集，清洗，存储，建模，可视化分析，分析决策等；不同生产环节所花费时间与工作量是不同的，数据收集，清洗，存储可能需要占用大量工作与时间。整个数据处理流程如下图：

数据分析师需要有良好的大局观，能够利用数据分析工具，掌握知识点，结合所在行业为公司创造更大价值。
按从业方向，数据分析师可以分为下面两种：
1>偏产品运营，通过对数据分析提供运营效率；
2>注重数据挖掘，通过算法，模型找到数据价值；
数据分析师从事行业比较广泛，例如：互联网公司，金融行业，智能零售等；
作为初学者，如何快速入门？
这个问题太大，没有目的性，老猫先来提出几个基础问题：
1>如何找到数据分析切入点？
2>是否了解常用的数据分析指标？
3>是否掌握一种数据分析工具或者编程语言？
4>是否有数据源用来分析？
6>是否有能力对百万条数据进行清洗？
7>是否能够使用合适图表展示数据？
8>看到同事做出漂亮业务分析报表，是否羡慕嫉妒恨？
若读者朋友对数据分析感兴趣且存在上面问题，本专栏就和大家一起解决这些问题。
专栏内容介绍：
本专栏主要使用Python对数据进行分析及可视化，从数据常用技术指标，数据处理，数据可视化三点出发使读者朋友快速掌握数据分析能力；并通过开源数据集及抓取第三方实际数据进行实际分析。
到这里大家可能有下面几个问题：
1>为什么选择Python对数据进行分析？
2>为什么选择数据可视化这个切入点？
3>为什么选择这个专栏？
为什么选择Python进行数据分析？
1>支持文本文件，数据库，hadoop等存储格式导入；
2>模块numpy, pandas都是数据处理利器；
3>丰富的数据可视化模块，matplotlib， seaborn等生成漂亮图表；
4>Python提供了多种的机器学习模块与算法模型；
综上所述我们无法拒绝Python。
为什么选择数据可视化这个点？
1>数据分析前提是数据，如果没有合适环境，很难收集大量有效数据，但是开源数据集为我们解决这个问题，所以可以先忽略数据采集这一问题；
2>开源数据集多为文本文件，按照自己想法使用相关模块处理数据；
3>根据不同指标对数据可视化，使我们对数据有直观认识；
4>数据可视化比较实用，能在实际工作中得到应用；
为什么选择这个专栏？
本专栏主要使用Python对数据进行分析，专栏中内容也是为数据分析入门者精心准备，让读者朋友循序渐进，逐步掌握Python进行数据分析技能与方式；本专栏主要解决问题与内容如下：
1：数据分析，我们要掌握哪些指标？
专栏第一节会详解介绍数据分析常用数据与统计指标。这里涉及一个问题：
问题：是否需要数学相关知识点？
回答：如果有数学基础更好，如果没有也不妨碍我们学习。
2：能掌握哪些知识点？
1>数据处理模块：numpy与pandas；
2>数据可视化模块：matplotlib，seaborn, pyecharts;
3>图表含义及如何选择图表；
4>数据清洗，补齐及分析过程；
大家还能获取老猫抓取的第三方数据集开源数据集，让大家尽情玩转数据。
3：专栏中是否有实际案例？
老猫保证专栏中每个模块都有对应案例，让专栏介绍知识点在实际案例得到用应用，确保读者朋友真正理解与使用这些知识点。老猫准备案例如下：
1：帝都某年天气分析；
2：MovieLens数据集案例分析；
3：某家二手房真实数据分析；
4：A股股票数据分析；
5：更多案例敬请期待…
4：专栏对学习者要求及期望？
问题：学习这个专栏需要具备哪些条件？
回答：老猫希望读者朋友在学习专栏前，有一定Python基础，在学习时不会因为Python基本语法及基础知识影响学习速度与质量。
老猫希望读者朋友学习完该专栏后能够掌握Python数据分析常用模块与方法，对数据分析过程有一定理解，能够使用代码去完成数据分析，并将其应用到实际工作和学习中。