数据分析师通常需要使用编程工具对庞大复杂的数据进行梳理，并从这些数据中挖掘出有用的信息。简而言之，数据分析师就是从杂乱的数据中理清规律的人，而这样的工作需要数据分析师掌握这些技能：行业知识——数据分析的基础是为行业服务，足够的行业知识可以使数据分析师了解哪些数据可以为行业提供更深入的洞察编程技能——数据分析师需要知道应该使用哪些库来简化和处理数据，然后找到所需的信息数据分析——除了自身的数据分析能力外，数据分析师还需要知道如何使用工具来提取数据的价值可视化技巧——仅仅提取数据是不够的，数据分析师需要将数据整理并可视化，总结并呈现给其他人本文将使用Python在线运行A系列经典数据分析案例，让你对数据分析工具和编程有一定了解，将我们整理过的数据可视化呈现这些数据。文章中使用的数据和示例代码已经整理到工程文件中，大家只要打开就可以开始使用Python在线运行查看数据了：https://e2f35f8cd0-share.lightly.teamcode.com分析数据首先，我们需要使用Python中的Pandas库从.csv文件中读取数据。如果你的项目文件中没有安装pandas，可以参考安装教程通过pipinstallpandas或QuickFix一键安装。读取数据安装好Pandas库后，我们还需要使用编辑区的Python代码importpandas进行导入，然后通过如下代码读取数据文件。importpandasasppdfromtabulateimporttabulatedf=pd.read_csv('diabetes.csv')可以使用如下代码在编辑器中用Python在线运行，查看数据效果：print(tabulate(df,headers='keys',tablefmt='psql'))作为数据分析师，您应该知道数值数据和分类数据之间的区别。数值数据，顾名思义，就是指具有数值意义的数据。这类数据具有实际测量的物理意义，如血糖、血压、年龄等。分类数据描述对象的性质，如性别、婚姻状况、家乡等。我们这次使用的数据中，只有“结果”是分类数据。在表示分类数据的时候，我们也可以用数字来描述，但是这些数据没有数学意义，你不能用它们来进行计算。数据可视化在本教程中，我们将展示一系列使用Python在线运行的数据可视化效果。您可以根据自己的数据类型选择合适的图表进行展示。饼图使用Python在线运行代码：SimplePie.py散点图使用Python在线运行代码：scatterplot.py折线图使用Python在线运行代码：linechart.py直方图使用Python在线运行代码：multibar.py当我们完成数据分析和可视化图表后，我们可以根据数据和图表内容简要解释数据故事。比如买奔驰的人比买宝马的人多，中老年人患糖尿病的比例更高，1月份冰箱的购买量远高于其他月份，所以继续根据其他数据分析，实际情况。数据分析师也是人，我们在分析数据的时候有时会有一些被套牢的观念。然而，数据的意义在于消除这些迷思。在分析数据的过程中，我们需要保持开放的心态，不要让偏见影响我们的数据结果。
