Python数据分析笔记(1)

第一门课：数据思维导论：如何从数据中挖掘价值？

大数据的时代，如何从海量数据中挖掘到价值信息？从个人主体上，需要自己对未知保持敬畏，好奇，严谨的态度。现实的工作经验也佐证了老师所说，当前的主要工作是2G升4G的用户迁转，用户迁转的因素众多，怎样的因素和策略可以迅速转化用户？作为网络工作者首先想到了肯定就是网络质量问题，然后就是老年用户固执不升网；可是等你拿到数据的时候就会发现自己的想法是有出入的。这就是数据的魅力。

数据背后的景象难以窥见，需要理解数据，掌握基本图表，接触各类软件，培养设计感，多看多想多搜，更多时候想到可能的思路需要借助分析工作去用数据佐证。

第二门课：基础语言入门：从零开始学习Python

Python的设计哲学：优雅，明确，简单。“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，人生苦短，早用Python，具有编程效率高，可移植性强，大量程序包和容错率高的优点，缺点是运行效率相对低，它是一种解释型语言，每次运行都会需要将解释型语言转换成机器语言。

    变量其实是一个“暂时的存在”，当我们把程序关掉，变量也就不在了，除非我们把变量的内容存储下来，譬如到处excel,csv等。除此之外，变量的命名不能是数据开头，不能是空格开头，尽量不要用系统函数去命名。如果写了类似于：print=1，此时，print系统的方法函数就变成了一个变量，当你调用print函数时，系统就会报错：“int object is not callable”。解决的方法是  del print 或者重启程序。

    数值类型主要是：整数数值，浮点数值，字符型数值，布尔型数值。对我而言需要记忆和理解的就是布尔型数据，以前学习C语言时没有接触过布尔型数值。整数型数值和浮点型数据可以直接运算，但是两者是不能与浮点型数值相互运算的，需要用函数转化。譬如，x=1,y=’0.8’,x/y是会报错，可以试x/float(y)。

对于序列的话，list是可变序列，而str和tuple是不可变序列。序列的索引是从0开始的。

[1,2,3,4,5,6][2::2]=[3,5]