如何使用Python搞定數據分析

大數據是當前比較火的方向，依托于這一行業，互聯網公司對數據分析人員需求也逐年遞增，數據分析師也成為是當前比較火的從業方向。

數據是企業數字資產，如何讓這些資產轉化為實際價值？

通過數據分析工具或者數據分析人員對數據進行挖掘，挖掘潛在價值，為指導工作及公司決策層提供數據支撐。

數據分析師主要工作是什么？

數據分析師主要工作包括：數據收集，清洗，存儲，建模，可視化分析，分析決策等；不同生產環節所花費時間與工作量是不同的，數據收集，清洗，存儲可能需要占用大量工作與時間。整個數據處理流程如下圖：

數據分析師需要有良好的大局觀，能夠利用數據分析工具，掌握知識點，結合所在行業為公司創造更大價值。
按從業方向，數據分析師可以分為下面兩種：

1>偏產品運營，通過對數據分析提供運營效率；
2>注重數據挖掘，通過算法，模型找到數據價值；

數據分析師從事行業比較廣泛，例如：互聯網公司，金融行業，智能零售等；

作為初學者，如何快速入門？

這個問題太大，沒有目的性，老貓先來提出幾個基礎問題：

1>如何找到數據分析切入點？
2>是否了解常用的數據分析指標？
3>是否掌握一種數據分析工具或者編程語言？
4>是否有數據源用來分析？
6>是否有能力對百萬條數據進行清洗？
7>是否能夠使用合適圖表展示數據？
8>看到同事做出漂亮業務分析報表，是否羨慕嫉妒恨？

若讀者朋友對數據分析感興趣且存在上面問題，本專欄就和大家一起解決這些問題。

專欄內容介紹：

本專欄主要使用Python對數據進行分析及可視化，從數據常用技術指標，數據處理，數據可視化三點出發使讀者朋友快速掌握數據分析能力；并通過開源數據集及抓取第三方實際數據進行實際分析。
到這里大家可能有下面幾個問題：

1>為什么選擇Python對數據進行分析？
2>為什么選擇數據可視化這個切入點？
3>為什么選擇這個專欄？

為什么選擇Python進行數據分析？

1>支持文本文件，數據庫，hadoop等存儲格式導入；
2>模塊numpy, pandas都是數據處理利器；
3>豐富的數據可視化模塊，matplotlib， seaborn等生成漂亮圖表；
4>Python提供了多種的機器學習模塊與算法模型；

綜上所述我們無法拒絕Python。

為什么選擇數據可視化這個點？

1>數據分析前提是數據，如果沒有合適環境，很難收集大量有效數據，但是開源數據集為我們解決這個問題，所以可以先忽略數據采集這一問題；
2>開源數據集多為文本文件，按照自己想法使用相關模塊處理數據；
3>根據不同指標對數據可視化，使我們對數據有直觀認識；
4>數據可視化比較實用，能在實際工作中得到應用；

為什么選擇這個專欄？

本專欄主要使用Python對數據進行分析，專欄中內容也是為數據分析入門者精心準備，讓讀者朋友循序漸進，逐步掌握Python進行數據分析技能與方式；本專欄主要解決問題與內容如下：

1：數據分析，我們要掌握哪些指標？

專欄第一節會詳解介紹數據分析常用數據與統計指標。這里涉及一個問題：

問題：是否需要數學相關知識點？
回答：如果有數學基礎更好，如果沒有也不妨礙我們學習。

2：能掌握哪些知識點？

1>數據處理模塊：numpy與pandas；
2>數據可視化模塊：matplotlib，seaborn, pyecharts;
3>圖表含義及如何選擇圖表；
4>數據清洗，補齊及分析過程；

大家還能獲取老貓抓取的第三方數據集開源數據集，讓大家盡情玩轉數據。

3：專欄中是否有實際案例？

老貓保證專欄中每個模塊都有對應案例，讓專欄介紹知識點在實際案例得到用應用，確保讀者朋友真正理解與使用這些知識點。老貓準備案例如下：

1：帝都某年天氣分析；
2：MovieLens數據集案例分析；
3：某家二手房真實數據分析；
4：A股股票數據分析；
5：更多案例敬請期待...

4：專欄對學習者要求及期望？

問題：學習這個專欄需要具備哪些條件？
回答：老貓希望讀者朋友在學習專欄前，有一定Python基礎，在學習時不會因為Python基本語法及基礎知識影響學習速度與質量。

老貓希望讀者朋友學習完該專欄后能夠掌握Python數據分析常用模塊與方法，對數據分析過程有一定理解，能夠使用代碼去完成數據分析，并將其應用到實際工作和學習中。

另外51平臺會提供微信交流群，大家可以和老貓一起學習交流。
專欄具體地址：https://blog.51cto.com/cloumn/detail/49