Python数据分析高薪实战第一天 python基础与项目环境搭建
开篇词 数据赋能未来，Python 势不可挡
互联网公司从红利下的爆发期，进入新的精细化发展阶段，亟须深入分析与挖掘业务与数据价值，从而找到新的增长点突破现有增长瓶颈。各行各业的数据分析需求井喷，数据分析人才成为争抢的对象，数据分析技能也成为一大职业亮点。
想要掌握一项新技能，或者转行进入一个新行业，最难就在于起步阶段。而这个课程，我正是要带你从 0 开始掌握用 Python 做数据分析的能力，带你快速打通任督二脉。
为何选用 Python 来学数据分析？
1. Python：简单易用，好上手
很多同学一听到编程语言，可能条件反射就会觉得“很难”。
但 Python 是个例外！学 Python 不需要你关心计算机原理，也不需要你理解复杂的编程模式， 它有简短清晰的代码结构、易于理解且人性化的语法表达，以及丰富的库供选用，即使非开发人员，也能逻辑清晰地写出能够真正解决问题的代码，轻松完成手头项目。
2. 一套技术栈，搞定完整数据闭环
很多数据分析从业者选用 Python 做数据分析的一个关键点，就是 Python 语言具备一套技术栈就能搞定整个数据闭环的巨大潜力。
以往的数据分析，当数据源发生变化后，往往需要分析师手动读取最新数据，然后用相应工具对新的数据重复之前的分析过程，再将最新的分析数据替换进数据分析报告中。而对于 Python 来说，整个数据分析的过程，包括取数、清洗、标准化、分析、建模以及报告的生成，模型的交付都是通过 Python 代码实现。数据源发生了更新，只需要重新跑一次代码即可，天生就具备自动化运行的条件。
数据分析行业的前辈们就是看到了这一点，将 Python 作为了数据分析的主力工具。
3. 互联网公司做数据分析的基本配置
无论大厂小厂，用 Python 做数据分析已成为“行业标杆”。数据分析岗，熟练掌握 Python 是必备条件，我们必须面对一个事实：想求职数据分析岗，不会 Python，面试你都过不了。
我们打开拉勾招聘网站可以看到，运营、产品经理、商业分析等岗位，也都有提及 Python 基础，你至少需要知道 Python 处理数据的流程，具备用 Python 处理数据的基本能力。会 Python 是一个非常亮眼的技能，想一想面试官手上一沓的简历，如何让他眼前一亮，关注你。
“Python + 数据分析”，帮你解决各种实际问题
你以为只有专业的数据分析师，才关心编码与数据分析能力吗？当然不是。
学会用 Python 做数据分析，哪怕不从事专门的数据分析工作，也能对你的日常工作与生活起到大帮助。
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一一在从事新媒体运营，最近她通过抓取的 10w+ 历史文章，分析“共性”“关键词”来指导自己的创作方向，数据表现稳步向好，经常得到领导表扬，升职加薪指日可待。
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二二在从事财务审核，每个月底都需要从庞大的 Excel 表中找出异常报销记录，现在他只需要跑一次脚本，就能够自动提取大量 Excel 中的数据汇总分析，大幅提升了工作效率。
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三三想买学区房，他通过分析所在城市的小升初成绩、中考成绩与片区房价的关系，成功找到处于价值洼地的小区，后续增值非常可观。
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肆肆是负责增长的产品经理，她通过 Python 分析产品数据，可以自动执行许多报告和分析任务，帮助自己的同时还让技术人员对她刮目相看。
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……
在这个人人都要学点编程的时代，学好 Python + 数据分析，可以让计算机帮我们打工。
为什么跟着我来学？
我从事 Python 领域开发已有 8 年。我曾用 Python 搭建并实现了包含分布式爬虫、电商大促秒杀、订单物流运营管理、异构数据源多维度可视化报表等系统，有着丰富的实践经验。
目前，我在一家头部互联网公司任高级技术专家，带领一个数据工程团队，用 Python 打造自动化数据分析与机器学习系统，生成数据报告、分析指标走向，赋能业务，提升 CTR……
如今，我能够从过来人的角度，来帮你审视用 Python 做数据分析的难点、重点，以及学习方法。
如何快速掌握 Python 数据分析？
Python 大火，数据分析大火，两个都在风口上的主题，让市面上充斥着大量 Python 数据分析内容。
这些内容也都很好，对我们了解知识和打好基础非常有帮助，但有一个很大的特点：大多是以 Python 基础，以及 NumPy、Pandas、Matplotlib 等功能模块的讲解为主线，像书本一样偏重知识点的学习和理解，对于想要快速上手和实践的同学来说，相对偏理论，难在学以致用。
知识点的罗列和讲解，总是避免不了人类学习的惰性，课程学不完不说，还浪费了时间和精力。很多耐着性子学完的同学，最后却经常表示：“明明感觉都掌握了，一遇到实际问题，还是不知道如何解决复杂任务。”
怎么办呢？其实有个好方法，我想换个角度来帮你解决“学时都明白，学后不会用”的上述问题。
8 年的代码生涯，我感触最深的就是：学编程，最快、最有效的方式就是多动手，学以致用。而且，人天生对学习“怎么做”更有兴趣与动力，而不是概念和理论，因此我想从实际工作问题到解决问题来激励和帮助大家。
因此，我依据语言基础、数据集获取、数据加载及处理、数据预测、数据可视化呈现，这 5 个功能关卡，来带你掌握 Python 做数据分析关键流程，并通过解决实际场景问题的过程来理解消化。
寄语
“你要悄悄学 Python，然后惊艳所有人。”在人人都在学 Python 的当下，Python 数据分析对于非程序员来说，将会是最有价值的学习方向。
大数据和人工智能已经彻底改变行业，这正是数据分析大展身手的好时机。打好这个基础，也必然是你后续发展的基石。
多想不如行动。学习和理解是被动学习的起始，主动实战才是最核心的内容。希望你在后续课程中，多动手敲代码，多联系工作实际去练手。甚至，你可以自己创造问题，然后再想着用 Python 解决它，这样你的成长才会是多倍速！
马上就要开始体验数据分析的威力，让我们一起把 Python 数据分析这个神器收入囊中吧！
题外话
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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，你可以按照下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
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新Python学习笔记
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
观看全面零基础学习视频，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
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，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、面试宝典
简历模板
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