Python数据分析学习路线（非常详细）

顾名思义，数据分析就是采用适当的方法对收集来的大量数据进行分解和研究，然后提取出有价值的信息。例如：
大型商超会采集顾客的购物数据，分析顾客的消费习惯，然后调整商品的摆放位置，提高商品的销量；

互联网公司会采集用户的点击数据，分析用户的行为习惯，然后调整 APP 的菜单布局，提升用户体验。

也就是说，数据分析的最终目的是为决策者提供数据支撑，辅助决策者做出正确的判断，而不是拍脑袋决定。

数据分析几乎涵盖了所有领域，包括新媒体、金融、教育、医疗、物流等。很多招聘岗位都更加青睐了解数据分析的求职者，比如人事、财务、运营等；与此同时，了解数据分析也更容易获得升职和加薪的机会。

近年来随着互联网的快速发展，人们每时每刻都在产生大量数据，根据 IDC（国际数据公司）的预测，2025 年全球一年新产生的数据量将达到 175ZB，相当于每天新产生 491EB 的数据。

175ZB 的数据量有多庞大呢？1ZB 约等于 1.1 万亿 GB，假设网速为 25MB/秒， 那么一个人下载完 175ZB 的数据需要 18 亿年。

数据量的激增给数据分析师带来了前所未有的历史机遇。目前，数据分析在国内尚处于起步阶段，人才缺口大、薪资待遇高，应届生就可以拿到 20W 的年包，如果能进入大厂，年包可能会超过 30W。

总之，现在入局数据分析行业，无论是前景还是“钱景”都非常不错。

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一、Python学习路线

二、Python基础学习

1. 开发工具

2. 学习笔记

3. 学习视频

三、Python小白必备手册

四、数据分析全套资源

五、Python面试集锦

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2. 简历模板

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