Python 現如今已成為數據分析和數據科學使用上的標準語言和標準平臺之一。那么作為一個新手小白，該如何快速入門 Python 數據分析呢？

下面根據數據分析的一般工作流程，梳理了相關知識技能以及學習指南。

數據分析一般工作流程如下：

1. 數據采集
2. 數據存儲與提取
3. 數據清潔與預處理
4. 數據建模與分析
5. 數據可視化

1.數據采集

數據來源分為內部數據和外部數據，內部數據主要是企業數據庫里的數據，外部數據主要是下載一些公開數據取或利用網絡爬蟲獲取。（如果數據分析僅對內部數據做處理，那么這個步驟可以忽略。）

公開的數據集我們直接下載即可，所以這部分的重點知識內容是網絡爬蟲。那么我們必須掌握的技能：Python 基礎語法、Python 爬蟲的編寫。

Python 基礎語法 ：掌握元素（列表、字典、元組等）、變量、循環、函數等基礎知識，達到能夠熟練編寫代碼，至少不能出現語法錯誤。

Python 爬蟲內容 ：掌握如何使用成熟等 Python 庫（如urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網絡爬蟲。

由于大部分的網站都有自己的反爬機制，所以我們還需要學習一些技巧去應對不同網站的反爬策略。主要包括： 正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等。

推薦資源：

• Python3 簡明教程
• 笨辦法學Python3

2.數據存儲與提取

提到數據存儲，肯定跑不掉的就是數據庫。SQL 語言作為數據庫最基礎的工具，這個是不可少的。常見的關系數據庫以及非關系數據庫也需要有所了解。

SQL語言 ： 最基本的四大操作，增刪改查 。需要爛熟于心，信手拈來。由于可能會提取一些指定數據，所以，需要能夠 編寫 sql 語句去提取特定數據 。在處理一些復雜數據的時候，還會涉及到 數據的分組聚合、建立多個表之間的聯系 。

MySQL 和 MongoDB ：掌握 MySQL 和 MongoDB 的基礎使用，并且了解兩個數據庫的區別。學會了這兩個數據庫，其他的數據庫基本可以在此基礎上很快上手。

推薦資源：

• MySQL 基礎課程
• MongoDB 基礎教程

3.數據清潔與預處理

往往我們拿到的數據是不干凈的，數據的重復、缺失、異常值等等。這個時候我們就需要對數據進行清潔以及預處理，解決掉干擾因素，才能更加精準地分析結果。

對于數據預處理，我們主要利用 Python 的 Pandas 庫進行。

Pandas：用于數據處理的程序庫，不僅提供了豐富的數據結構，同時為處理數據表和時間序列提供了相應的函數。

主要掌握 選擇、缺失值處理、重復值處理、空格和異常值處理、相關操作、合并、分組 等。

推薦資源：

• Pandas 數據處理基礎
• Pandas 百題大沖關
• Tutorials - pandas 0.25.1 documentation
• 利用Python進行數據分析

4.數據建模與分析

數據分析的重頭戲，這部分已經不是單純的處理數據了，需要一定的數學基礎和機器學習基礎。

概率論及統計學知識 ：基本統計量（均值、中位數、眾數等）、描述性統計量（方差、標準差等）、統計知識（總體和樣本、參數和統計量等）、概率分布與假設檢驗（各種分布、假設檢驗流程）、條件概率、貝葉斯等其他概率論知識。

機器學習 ：掌握常用的機器學習分類、回歸、聚類算法和原理，了解特征工程基礎、調參方法以及 Python 數據分析包scipy、numpy、scikit-learn 等。

• NumPy：一個通用程序庫，不僅支持常用的數值數組，同時提供了用于高效處理這些數組的函數。
• SciPy：Python的科學計算庫，對NumPy的功能進行了大量擴充，同時也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾經共享基礎代碼，后來分道揚鑣了。

推薦資源：

• 深入淺出統計學
• 統計學習方法
• NumPy 數值計算基礎
• NumPy 百題大沖關
• SciPy 科學計算基礎

5. 數據可視化

數據可視化，這部分主要依賴于 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn。

• Matplotlib：一個2D繪圖庫，在繪制圖形和圖像方面提供了良好的支持。當前，Matplotlib已經并入SciPy中并支持NumPy。
• Seaborn： 基于matplotlib的圖形可視化python包。它提供了一種高度交互式界面，便于用戶能夠做出各種有吸引力的統計圖表

推薦資源：

• Matplotlib 數據繪圖基礎

根據以上內容，循序漸進的完成學習，基本上是可以達到初級數據分析師的要求。但是千萬不要忘記了，掌握基本技能之后，還要多加練習，重視實戰才能更好的提升技能。

下面推薦一些還不錯的項目案例：

• 中國保險行業過去五年基礎數據分析
• 杭州互聯網寒冬背景下的數據分析崗現狀分析
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以上案例都來自與實驗樓《樓+ 數據分析與挖掘實戰》課程學員。