1. 為什么要學(xué)數(shù)據(jù)分析？

近兩年來(lái)，數(shù)據(jù)分析師的崗位需求非常大，90%的崗位技能需要掌握Python作為數(shù)據(jù)分析工具。Python語(yǔ)言的易學(xué)性、快速開(kāi)發(fā)，擁有豐富強(qiáng)大的擴(kuò)展庫(kù)和成熟的框架等特性很好地滿足了數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)技能要求。

2. 數(shù)據(jù)分析的概念

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析的方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程?！?百度百科》

數(shù)據(jù)分析的定義：

• 用適當(dāng)?shù)?mark>統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
• 提取有用信息和形成結(jié)論
  對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)

目的：從數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律、驗(yàn)證猜想、進(jìn)行預(yù)測(cè)

3. 數(shù)據(jù)分析涉及哪些能力

計(jì)算機(jī)知識(shí)：編程能力、量化操作、算法思想…

數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)：常見(jiàn)的分布、最小二乘法…

行業(yè)知識(shí)：業(yè)務(wù)場(chǎng)景、專業(yè)知識(shí)…

4. 數(shù)據(jù)分析的流程

（1）明確目的：

• 為什么要開(kāi)展數(shù)據(jù)分析?
• 通過(guò)數(shù)據(jù)分析要解決什么問(wèn)題?
• 需要從哪些角度進(jìn)行分析?
• 需要采用哪些分析指標(biāo)I方法?
  …

（2）數(shù)據(jù)獲?。ǔＳ玫臄?shù)據(jù)獲取途徑）：

• 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

• 公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)

• 自有數(shù)據(jù)庫(kù)

• 調(diào)查問(wèn)卷

• 客戶數(shù)據(jù)

（3）數(shù)據(jù)解析：

• 把雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)處理成有一定結(jié)構(gòu)、整潔的數(shù)據(jù)的過(guò)程
• 數(shù)據(jù)清洗
• 處理缺失值
• 處理異常值

（4）數(shù)據(jù)分析：

• 如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些融合？
• 如何進(jìn)行一些數(shù)據(jù)的篩選？
• 數(shù)據(jù)的一些替換

（5）結(jié)果呈現(xiàn)：

• 數(shù)據(jù)可視化
• 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單介紹

5. Python做數(shù)據(jù)分析學(xué)什么？

NumPy模塊： NumPy（Numerical Python的簡(jiǎn)稱）是是Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之一，它是高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包。NumPy最重要的一個(gè)特點(diǎn)就是其N維數(shù)組對(duì)象（即ndarray），該對(duì)象是一個(gè)快速而靈活的大數(shù)據(jù)集容器?？梢岳眠@種數(shù)組對(duì)整塊數(shù)據(jù)執(zhí)行一些數(shù)學(xué)運(yùn)算，比python自帶的數(shù)組以及元組效率更高，其語(yǔ)法跟變量元素之間的運(yùn)算一樣，無(wú)需進(jìn)行循環(huán)操作。

SciPy模塊： 是一個(gè)用于數(shù)學(xué)、科學(xué)、工程領(lǐng)域的常用軟件包，可以處理插值、積分、優(yōu)化、圖像處理、常微分方程數(shù)值解的求解、信號(hào)處理等問(wèn)題。它用于有效計(jì)算Numpy矩陣，使Numpy和Scipy協(xié)同工作，高效解決問(wèn)題。

Pandas模塊：（Python data analysis）組合縮寫(xiě)，是python中基于numpy和matplotlib的第三方數(shù)據(jù)分析庫(kù)，與后兩者共同構(gòu)成了python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)工具包，享有數(shù)分三劍客之名。對(duì)于和表格數(shù)據(jù)交互非常理想，Pandas中把表格數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)框（DataFrame）。對(duì)畫(huà)圖功能也有一些包裝，使得無(wú)需使用MPL（Meta-Programming Library，元編程庫(kù)）就可以快速實(shí)現(xiàn)畫(huà)圖。我使用Pandas而非其他的工具來(lái)操作數(shù)據(jù)。

MatPlotLib模塊： Matplotlib是Python中最常用的可視化工具之一，可以非常方便地創(chuàng)建海量類型地2D圖表和一些基本的3D圖表，可根據(jù)數(shù)據(jù)集（DataFrame，Series）自行定義x, y軸，繪制圖形（線形圖，柱狀圖，直方圖，密度圖，散布圖等等），能夠解決大部分的需要。Matplotlib中最基礎(chǔ)的模塊是pyplot。



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