学习Python到什么程度，才能用来数据分析？编程小白必读

如果你决定学习数据分析，却没有编程经验，那么这篇内容会非常适合你阅读，让你的困惑得以解决。

要学习数据分析，Excel、SQL、Python是我们必须学习使用的工具。而对于没有编程基础的初学者来说，在一听到要学习编程语言时，可能会产生这样的疑惑：难道入门数据分析还得先成为一名软件开发人员吗？

当然不是。

我的朋友小A曾经就对用Python进行数据分析有这样的误解：我必须得精通Python编程才能做好数据分析。于是她报了Python入门，买了若干本Python编程书籍，完成小的软件项目来学习Python……就这样过了三个月，码代码很快乐，但她意识到再这样下去自己就要往Python开发人员方向走，而非Python数据分析人员。

我朋友小A的误解，也是很多数据分析初学者的误解。事实上，完全没必要非常精通Python，你只需要在入门的基础上，学好4个数据分析的Python库即可解决数据分析问题。

Python入门

无论是自学还是找老师，记住自己学习Python的目标——从事数据科学，而非Python软件开发。所以，Python入门的方向，应该是掌握Python所有的相关概念、基础知识，为后续Python库的学习打基础。

Numpy

Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

Pandas

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

以上就是关于用Python数据分析的一些内容。不用为学习编程语言而感到苦恼，因为你只需要学习Python入门的知识以及4个数据分析相关的库，就能上手使用Python进行数据分析了。

关于Python技术储备

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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，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、Python必备开发工具

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

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