快速入门 Python 数据分析实用指南

时间 2019-11-06

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Python 现现在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。那么做为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？html

下面根据数据分析的通常工做流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。python

数据分析通常工做流程以下：git

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。（若是数据分析仅对内部数据作处理，那么这个步骤能够忽略。）github

公开的数据集咱们直接下载便可，因此这部分的重点知识内容是网络爬虫。那么咱们必须掌握的技能有Python 基础语法、如何编写 Python 爬虫。正则表达式

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，达到可以熟练编写代码，至少不能出现语法错误。算法

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。sql

大部分的网站都有本身的反爬机制，因此还须要学习一些技巧去应对不一样网站的反爬策略。主要包括：正则表达式、模拟用户登陆、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等。数据库

推荐资源：数组

提到数据存储，数据库确定是跑不掉的。SQL 语言做为数据库最基础的工具，必须掌握！常见的关系数据库和非关系数据库也须要有所了解的。cookie

SQL语言：最基本的四大操做，增删改查。需烂熟于心，超级熟练！在分析过程当中常常须要提取一些指定数据，因此可以编写 sql 语句去提取特定数据也是必备技能。在处理一些复杂数据的时候，还会涉及到数据的分组聚合、创建多个表之间的联系，这个也要掌握。

MySQL和MongoDB：掌握 MySQL 和 MongoDB 的基础使用，而且了解两个数据库的区别。只要学会了这两个数据库，其余的数据库在此基础上都能快速上手，轻松玩转。

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每每拿到的数据是不干净的，存在数据的重复、缺失、异常值等等。这个时候咱们就须要对数据进行清洁及预处理，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，咱们主要利用 Python 的 Pandas 库进行。

Pandas：用于数据处理的程序库，不只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、相关操做、合并、分组等。

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数据分析的重头戏，这部分已经不是单纯的处理数据了，须要掌握必定的数学几率知识和机器学习相关内容。

几率论及统计学知识：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（整体和样本、参数和统计量等）、几率分布与假设检验（各类分布、假设检验流程）、条件几率、贝叶斯等其余几率论知识。

机器学习：掌握经常使用的机器学习分类、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。而且可以选择一种算法模型对数据进行相应的分析，并得出分析结论。

随着项目实践量的不断增长，会逐渐了解到针对不一样类型的问题该如何去选择算法模型，而且了解到如何经过特征提取、参数调节来提高预测到精度。

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数据可视化，这部分主要依赖于 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn。根据以上的分析结果数据，进行可视化的展现，输出分析报告。

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遵守以上指南，按部就班的完成学习，基本上是能够达到初级数据分析师的要求。可是千万不要忘记了，掌握基本技能以后，还要多加练习，重视实战才能更好的提高技能。

下面推荐一些项目案例：

项目案例来自实验楼《楼+ 数据分析与挖掘实战》的学员。