关于Python数据分析，其实网上可以找到很多学习资源，主要分为两大类：一类是为各种资源提供建议，例如书籍清单、教程和学习顺序；二是提供具体的学习内容、知识点或实践案例。但是一大堆繁琐杂乱的内容，除了给初学者增加理解和理解的杂音外，真正能真正指引方向的真的不多。导致很多人一开始没有明确的方向就一头扎了进去。学久了不知道自己在学什么，或者学久了不知道自己能做什么。在学习一项技术之前，你应该知道你想要达到什么样的目标。也就是说，你想通过这个技术解决什么问题。你可以知道实现这样的目标需要什么样的知识体系。更重要的是，每个部分用来解决什么问题？只有明确目标导向，学习知识中最有用的部分，才能避免无效信息降低学习效率。数据分析的应用场景有很多：比如你需要做调研了解市场宏观情况，窥探竞争对手，做可行性分析……比如你的工作部门产生了很多数据，你需要考虑利用这些数据来优化产品、营销、技术方案……比如你需要对产品、业务、用户进行分析，挖掘出重要的结论，向上级提供合理的决策建议……通过这些常见的数据分析场景，可以获取数据分析项目的基本流程。一般来说，一个数据分析项目可以大致按照“数据采集-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据上报”的步骤来实施。按照这个流程，细分出每个部分需要掌握的知识点如下：高效的学习路径是什么？只要按照这个顺序一步一步来，你就会知道每一部分需要完成的目标是什么，哪些知识点需要学习，哪些知识暂时不需要。那么每学习一个部分，你就能有一些实际的输出，积极的反馈和成就感，你会愿意花更多的时间在上面。以解决问题为目标，效率自然不会低。接下来，我们将从每个部分开始，讲讲学什么，怎么学，结构化地展示每个部分的主要知识点，并有针对性地推荐学习资源。Python学习扣QUN：⑧⑤⑤-④零⑧-⑧⑧③从零基础到Python各个领域的实战项目教程、开发工具和电子书。与大家分享公司目前对python人才的需求和学好python的高效技能，持续更新最新教程！如何获取数据我们分析的数据一般包括内部数据和外部数据。内部数据是在我们的业务运营过程中产生的，例如常见的用户数据、产品数据、销售数据、内容数据等。内部数据相对比较完整和规律，我们经常做的工作报告、产品优化等分析数据也往往来自于此。可以向公司技术人员索要，也可以自己去数据库中提取。当然，很多时候，我们需要用到外部数据。例如，在进行市场调研、竞品分析或输出报告时，对外部数据的分析是必不可少的，这也能帮助我们得出更多的结论。1.开放数据源UCI：加州大学欧文分校开放的经典数据集，真的很经典，被很多机器学习实验室采用。http://archive.ics.uci.edu/ml...全国数据：数据来自中国国家统计局，包括我国经济和民生各方面的数据。http://data.stats.gov.cn/inde...CEIC：超过128个国家的经济数据，可以准确找到GDP、CPI、进出口、国际利率等深度数据。https://www.ceicdata.com/zh-hans中国统计信息网：国家统计局官方网站，每年汇集大量各级政府国民经济和社会发展统计信息。http://www.tjcn.org/政府数据网站：现在各个省份都在很大程度上开放政府数据，比如北京、上海、广东、贵州等，都有专门的数据开放网站，搜索例如“开放”北京市政务数据”。2、网络爬虫是根据从互联网上爬取的数据，你可以分析某个行业，某个人群。例如：招聘数据：拉勾、猎聘、51job、智联金融数据：IT橘子、雪球网房地产数据：链家、安居客，58同城零售数据：淘宝、京东、亚马逊社交数据、微博、知乎、推特视频数据：豆瓣、时光网、猫眼...爬取之前需要了解一些Python基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（菜鸟教程很好）...以及如何使用成熟的**Python库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）来实现网络爬虫。掌握了爬虫的基础知识后，还需要一些高级技巧。比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置抓取频率、使用cookies等，应对不同网站的反爬虫限制。爬虫可以说是最灵活有效的数据获取方式，但是学习成本相对较高。一开始建议先使用公开数据进行分析，对数据需求多了再上手爬虫。那个时候你已经掌握了Python的基础知识，爬虫上手会更容易。3.其他数据获取方式如果你暂时不会爬取，但还是有收集数据的需求，可以尝试各种采集软件，不需要编程知识也可以轻松爬取信息，比如火车头，octopus等很多数据竞赛网站也会发布不错的数据集，比如国外的Kaggle，国内的DataCastle和天池。这些数据是真实的业务数据，通常规模都不小，可以经常收集整理。△常用的数据获取方式数据存储和提取数据库的技能放在这里，是因为它是数据分析师的必备技能。大多数公司都会要求你具备操作和管理数据库的基本技能，并进行数据提取和基本分析。SQL作为最经典的关系数据库语言，为海量数据的存储和管理提供了可能。MongoDB是一种新兴的非关系型数据库，掌握一个即可。SQL推荐给初学者。你需要掌握以下技能：1.特定情况下查询/提取数据：企业数据库中的数据一定是庞大而复杂的，你需要提取你想要的部分。比如你可以根据需要提取2017年的所有销售数据，提取今年销售额最大的50个产品的数据，提取上海和广东用户的消费数据……2.增删改查，以及修改数据库：这些是数据库最基本的操作，但是可以用简单的命令来实现。3、数据分组聚合，多表之间建立连接：这部分是数据库的高级操作，多表之间的连接。当您处理多维、多个数据集时，它非常有用，这也使您可以处理更复杂的数据。数据库听起来很吓人，但其实满足数据分析的技能部分应该不会太简单。当然，还是建议大家找一个数据集去实际操作，哪怕是最基本的查询、抽取等操作。△mySQL知识框架△MongoDB知识框架数据清洗及预分析很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据重复、缺失、异常值等，这时候就需要对数据进行清洗，对影响的数据进行处理分析，从而得到更准确的分析结果。比如空气质量数据，很多天的数据因为设备原因没有监测到，有的数据重复记录，有的数据在设备出现故障时监测无效。比如用户行为数据，有很多无效的操作，对分析没有意义，需要删除。选择：数据存取（标签、特定值、布尔索引等）缺失值处理：删除或填充缺失数据行重复值处理：判断并删除重复值空白和异常值处理：清除不需要的空格和极端和异常数据·相关操作：描述性统计、Apply、图形绘制等。从数据处理开始，你需要接触编程知识，但你不必完全通过Python教程，你只需要掌握必要的数据分析部分。·基本数据类型：如字符串、列表、字典、元组，如何对不同数据类型进行创建、添加、删除、修改等操作，以及常用的函数和方法；·Python函数：学习如何创建自己的Functions来实现更丰富的自定义程序，知道如何在使用中调用它们；控制语句：主要是条件语句和循环语句，用不同的语句来控制过程，是实现程序自动化的基础。△Python基础知识框架另外，Python中两个非常重要的库Numpy和Pandas也是需要掌握的。我们的很多数据处理和分析方法都是从他们那里衍生出来的。如果把Python比作我们的房子，为我们提供了一个基本的框架，那么Numpy和Pandas就是房子里的家具和用具，为我们提供各种入住的功能。当然，即便是这两个库，也有很多的官方文件。建议先掌握一些最常用的方法，这样才能解决大部分实际问题。如果后面遇到问题，可以有针对性地查询文档。NumpyArrayCreation:Createfromanexistingarray,createfromarangeofvaluesArraySlicing:通过切片选择数组操作：添加和删除元素，修改数组维数，拆分和连接数组Numpy函数：字符串函数，数学函数，统计功能推荐Numpy文档：Nump快速入门http://h5ip.cn/ypHrNumpy中文文档https://www.numpy.org.cn/△Numpy知识框架Pandas数据准备：数据读取，创建数据表·数据查看：查看基本数据信息，查找空值和唯一值数据清洗：缺失值处理，重复值处理，字符处理数据抽取：按标签值抽取，按位置抽取数据统计：抽样，汇总，基本统计计算推荐Pandas文档：十分钟入门Pandas*http://t.cn/EVTGis7Pandas中文文档https://www.pypandas.cn/△Pandas知识框架数据分析与建模如果y大家有所了解，我知道市面上其实有很多Python数据分析的书，但是每本都很厚，学习阻力非常大。如果没有一个整体的了解，往往不知道为什么要学习这些操作，以及它在数据分析中起到什么作用。为了得出一般意义上的结论（或者从一般数据分析项目的角度），我们通常会进行三种类型的数据分析：描述性分析、探索性分析和预测性分析。描述性分析主要是对数据进行有目的的描述，这需要统计学的知识，比如基本统计、总体样本、各种分布等。通过这些信息，我们可以获得对数据的初步认知，以及很多单纯观察无法得出的结论。所以其实描述性分析主要需要两部分知识，一是统计的基础，二是描述性工具的实现，结合上述Numpy和Pandas的知识就可以实现。探索性分析通常需要借助可视化手段和图形化的方法，进一步观察数据的分布规律，发现数据中的知识，获得更深入的结论。所谓“探索”其实有很多我们无法提前预知的结论，图形弥补了观察数据和简单统计的不足。Python中的Seaborn和Matplotlib库都提供了强大的可视化功能。与Matplotlib相比，Seaborn更简单易懂。绘制基本图形只是几行代码的事情，推荐初学者使用。如果以后需要自定义图形，可以多了解Matplotlib。预测数据分析主要是用来预测未来的数据，比如根据历史销售数据预测未来某个时间段的销售情况，比如通过用户数据预测未来的用户行为……预测分析有点难，而且越深，越涉及到数据挖掘和机器学习的知识，所以只能做基础的了解（或者需要的时候再学）。例如，基本的回归和分类算法，以及如何使用Python的scikit-learn库来实现它们。至于机器学习相关的算法选择和模型调优，你不需要深入（除非你习惯了）。数据分析资料推荐：书籍《深入浅出统计学》《商务与经济统计学》Matplotlib中文文档https://www.matplotlib.org.cnScikit-learn中文文档http://sklearn.apachecn.org△数据分析与建模知识框架编写数据报告数据报告是整个数据分析项目的最终呈现，也是所有分析过程的总结，输出结论和策略的部分。所以不管你的心路历程有多精彩，数据报告才是最终决定你分析价值的产物。写分析报告，首先要明确数据分析任务的目标，是挖掘数据中的知识，优化产品，还是预测未来的数据。对于这些目标，需要拆分问题，要达到目标，必须输出哪些有价值的信息。对于最终决定，哪些数据和信息有用，是否进一步探索，哪些无效，是否直接丢弃。在数据分析过程中确定了输出的大致内容并得到有用的结论后，接下来就是思考如何整合这些零散的信息，应该用什么样的逻辑来整合它们，以达到最终的说服力。这是一个建立框架的过程，也体现了这个问题的拆解思路。搭建好框架后，就是对已有的结论进行填充，并选择合适的表达形式。选择更合适的数据，哪些需要更直观的图表，哪些结论需要详细解释，并进行最终的美化设计，从而完成一份完整的数据分析报告。写分析报告时，有几点必须注意：1.一定要有框架，最简单的就是用问题拆分的逻辑搭建，在每个分支中填写内容，分点讲解；2、数据选择不能太片面，要多样化，要进行比较分析，否则结论可能有失偏颇。数据的价值决定了分析项目的上限，尽可能收集有用的数据，进行多维度的分析；3、结论一定要有客观的数据论证，或者严密的逻辑推导，否则没有说服力，容易陷入自我放纵。你好;4、图表比文字更直观、更易读，应多使用图形化的表达方式；5.分析报告不仅仅是解释问题，更重要的是根据问题提出建议，解决方案，预测趋势6.多看行业报告，多实践，后期商业意识比技能更重要阶段。推荐数据报告相关网站：艾瑞-数据报告http://report.iresearch.cn/友盟+-数据报告http://t.cn/EVT6Z6z世界经济论坛报告http://t.cn/RVncVVv普华永道行业报告http://t.cn/RseRaoE△写数据报告的框架以上就是Python数据分析的完整学习路径。这个框架其实有一些巨大而牛逼的东西，貌似不是这样的嘛（滑稽脸）。但是完全不用担心。事实上，我们每个人都天生具有数据敏感性和分析事物的天赋。只是我们靠的是经验和直觉，才有分析方法的加持。你不必回过头来完全重做，像开发程序一样学习代码，像考试一样背函数和方法，你只需要一些商业常识，比如均值、极值、排序、相关、中位数。..这些我们手工制作的东西往往占据了数据分析的绝大部分内容，而你学到的只是实现这些的工具。就像一个100行的数据，对于任何一个智力正常的人来说，他不需要任何工具和编程技巧就可以得到一个基本的结论，而工具能让我们得到更好的提升，仅此而已。我们对以上知识框架进行了完整的封装
