快速入门 Python 数据分析实用指南
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？
下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。
数据分析一般工作流程如下：
- 数据采集
- 数据存储与提取
- 数据清洁与预处理
- 数据建模与分析
- 数据可视化
1.数据采集
数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据取或利用网络爬虫获取。（如果数据分析仅对内部数据做处理，那么这个步骤可以忽略。）
公开的数据集我们直接下载即可，所以这部分的重点知识内容是网络爬虫。那么我们必须掌握的技能：Python 基础语法、Python 爬虫的编写。
Python 基础语法：掌握元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数等基础知识，达到能够熟练编写代码，至少不能出现语法错误。
Python 爬虫内容：掌握如何使用成熟等 Python 库（如urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网络爬虫。
由于大部分的网站都有自己的反爬机制，所以我们还需要学习一些技巧去应对不同网站的反爬策略。主要包括：正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等。
推荐资源：（看到最后哦 可以分享给大家）
- Python3 简明教程
- 笨办法学Python3
2.数据存储与提取
提到数据存储，肯定跑不掉的就是数据库。SQL 语言作为数据库最基础的工具，这个是不可少的。常见的关系数据库以及非关系数据库也需要有所了解。
SQL语言：最基本的四大操作，增删改查。需要烂熟于心，信手拈来。由于可能会提取一些指定数据，所以，需要能够编写 sql 语句去提取特定数据。在处理一些复杂数据的时候，还会涉及到数据的分组聚合、建立多个表之间的联系。
MySQL和MongoDB：掌握 MySQL 和 MongoDB 的基础使用，并且了解两个数据库的区别。学会了这两个数据库，其他的数据库基本可以在此基础上很快上手。
推荐资源：（看到最后哦 可以分享给大家）
- MySQL 基础课程
- MongoDB 基础教程
3.数据清洁与预处理
往往我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等。这个时候我们就需要对数据进行清洁以及预处理，解决掉干扰因素，才能更加精准地分析结果。
对于数据预处理，我们主要利用 Python 的 Pandas 库进行。
Pandas：用于数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。
主要掌握选择、缺失值处理、重复值处理、空格和异常值处理、相关操作、合并、分组等。
推荐资源：
- Pandas 数据处理基础
- Pandas 百题大冲关
- Tutorials - pandas 0.25.1 documentation
- 利用Python进行数据分析
4.数据建模与分析
数据分析的重头戏，这部分已经不是单纯的处理数据了，需要一定的数学基础和机器学习基础。
概率论及统计学知识：基本统计量（均值、中位数、众数等）、描述性统计量（方差、标准差等）、统计知识（总体和样本、参数和统计量等）、概率分布与假设检验（各种分布、假设检验流程）、条件概率、贝叶斯等其他概率论知识。
机器学习：掌握常用的机器学习分类、回归、聚类算法和原理，了解特征工程基础、调参方法以及 Python 数据分析包scipy、numpy、scikit-learn 等。
- NumPy：一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。
- SciPy：Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码，后来分道扬镳了。
推荐资源：
- 深入浅出统计学
- 统计学习方法
- NumPy 数值计算基础
- NumPy 百题大冲关
- SciPy 科学计算基础
5. 数据可视化
数据可视化，这部分主要依赖于 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn。
- Matplotlib：一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。
- Seaborn： 基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表
推荐资源：
- Matplotlib 数据绘图基础
根据以上内容，循序渐进的完成学习，基本上是可以达到初级数据分析师的要求。但是千万不要忘记了，掌握基本技能之后，还要多加练习，重视实战才能更好的提升技能。
下面推荐一些还不错的项目案例：
- 中国保险行业过去五年基础数据分析
- 杭州互联网寒冬背景下的数据分析岗现状分析
- 基于京东手机销售数据用回归决策树预测价格
如果你对Python感兴趣，想要学习python，这里给大家分享一份Python全套学习资料，都是我自己学习时整理的，希望可以帮到你，一起加油！
有需要的小伙伴，可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取
Python全套学习资料
1️⃣零基础入门
① 学习路线
对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，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。
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~
③练习题
每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！
2️⃣国内外Python书籍、文档
① 文档和书籍资料
3️⃣Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！
②Python实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，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。100+实战案例源码等你来拿！
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！
4️⃣Python面试题
我们学会了Python之后，有了技能就可以出去找工作啦！下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
5️⃣Python兼职渠道
而且学会Python以后，还可以在各大兼职平台接单赚钱，各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通，我都整理成文档了。
上述所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要的，可以扫描下方二维码免费领取
