Python现在是数据分析和数据科学中使用的标准语言和平台之一。那么作为新手小白，如何快速上手Python数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，整理出相关的知识、技能和学习指南。数据分析的一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洗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中的数据,external数据主要是通过下载一些公共数据或者使用网络爬虫来获取的。（如果数据分析只处理内部数据，那么这一步可以忽略。）我们可以直接下载公开的数据集，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包括基本的Python语法以及如何编写Python爬虫。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，能够熟练地编写代码，至少语法错误不会出现。Python爬虫内容：掌握如何使用成熟的Python库（如urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网络爬虫。大多数网站都有自己的反爬虫机制，所以你需要学习一些技巧来应对不同网站的反爬虫策略。主要包括：正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置抓取频率、使用cookie信息等。推荐资源：Python3简明教程Python3的笨办法（豆瓣）使用Python批量抓取网站信息2。数据存储和提取涉及到数据存储，数据库一定不能丢失。SQL语言作为数据库最基本的工具，一定要掌握！还需要了解常见的关系数据库和非关系数据库。SQL语言：最基本的四大操作，增删改查。你需要熟悉它，超级熟练！在分析过程中经常需要提取一些指定的数据，所以会写sql语句提取特定的数据也是必备的技能。在处理一些复杂的数据时，还涉及到数据的分组和聚合，以及建立多张表之间的联系，这些也是必须要掌握的。MySQL和MongoDB：掌握MySQL和MongoDB的基本用法，了解两种数据库的区别。只要学会了这两个数据库，其他的数据库都可以在此基础上快速方便的使用。推荐资源：MySQL基础教程MongoDB基础教程3.数据清洗与预处理往往得到的数据是不干净的，存在数据重复、缺失、异常值等。这时候我们就需要对数据进行清洗和预处理，解决干扰因素，从而更准确的分析结果。对于数据预处理，我们主要使用Python的Pandas库。Pandas：一个数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，还提供了相应的处理数据表和时间序列的函数。主要掌握选择、缺失值处理、重复值处理、空白和异常值处理、相关操作、合并、分组等。推荐资源：Pandas数据处理基础课程Pandas100题大突破教程-pandas0.25.1文档UsingPythonfor数据分析（豆瓣）4.数据建模与分析数据分析的重头戏，这部分不是简单的数据处理，需要掌握一定的数学概率知识和机器学习相关内容。概率论与统计知识：基础统计（均值、中位数、众数等）、描述统计（方差、标准差等）、统计知识（总体与样本、参数与统计量等）、概率分布与假设检验（各种分布、假设检验过程）、条件概率、贝叶斯等概率论知识。机器学习：掌握常用的机器学习分类、回归、聚类算法和原理，了解特征工程的基础、调参方法、Python数据分析包scipy、numpy、scikit-learn等，并可以选择算法模型对数据进行相应的分析，得出分析结论。NumPy：一个通用库，不仅支持常用的数值数组，还提供高效操作这些数组的函数。SciPy：Python的科学计算库，大大扩展了NumPy的功能，部分功能重叠。Numpy和SciPy曾经共享底层代码，但后来分道扬镳。随着项目实践量的不断增加，你会逐渐了解如何针对不同类型的问题选择算法模型，学会如何通过特征提取和参数调整来提高预测精度。推荐资源：简单统计（豆瓣）统计学习方法（第2版）（豆瓣）NumPy数值计算基础教程NumPy百题大冲关SciPy科学计算基础教程5.数据可视化数据可视化，这部分主要依赖PythonMatplotlib和Seaborn。根据以上分析结果数据，进行可视化展示，输出分析报告。Matplotlib：一个二维绘图库，为绘制图形和图像提供了良好的支持。目前，Matplotlib已被纳入SciPy并支持NumPy。Seaborn：一个基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一个高度交互的界面，使用户可以制作各种有吸引力的统计图表。推荐资源：Matplotlib数据绘图基础课程遵循以上指导，循序渐进完成学习，基本可以达到初级数据分析师的要求。但是不要忘记，在掌握了基本功之后，还需要多加练习，注重实战，才能更好的提升自己的技能。部分项目案例推荐如下：近五年中国保险业基础数据分析杭州学生互联网寒冬背景下数据分析岗位现状分析。
