在数据分析领域,python 是一个绕不开的知识和工具,如果不会用 python 就很难说自己会数据分析,但是最近很多想要入门数据分析的小白经常问我,Python 怎么入门?Python 虽然被称作是 “最简洁的语言”,但是它终究还是一门编程语言,想要入门还需要掌握一些基础知识和技巧。
为此,我先列上一个学习计划,在接下来的一个月里会根据学习计划,整理、梳理出 Python 的入门学习知识,对于那些想要学习 Python 的同学们提供一个参考:
- 初始 python 基础
- python 的数理统计理论
- sql 的学习
- python 的语法基础
- 用 python 实现数据可视化
- 数据分析实战
一、初识 python 基础
在这一章里,主要是介绍我们为什么要用 python 进行数据分析,以及 python 需要掌握的一些基础知识,我们能够用 python 做什么?在第一章里,让大家在感性的认知上首先了解一下这个分析工具,主要涵盖的内容包括 python 的下载与环境安装、数据类型介绍和内置数据结构介绍:
python 的下载和安装环境:难点主要是在环境的安装上,很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气,因为我会用 Anaconda 为例进行环境的安装,同时我建议初学者不要下载具有 IDE 功能的集成开发环境,比如 Eclipse 插件等。
数据类型:python 的数据类型比较简单,基本上就可以分为两大类 —— 数值和字符串。
- 数值:数值是 python 最基础的数据类型,也是我们赋值给变量时最常用的形式,主要包括整型、布尔型等。
- 字符串:也就是文本数据,在 python 中一般用引号来定义,可以通过 python 进行拼接和重叠,实现文本数据的处理;
- 索引和切片:索引是有序列每个子元素在序列的位置,切片就是对序列的部分截取。
数据结构: python 的数据结构可以分为四种,列表、元组、字典、集合。
- 列表:用中括号表示,可以容纳任何对象元素,包括字符串,而且每个元素都可以变化;
- 元组:其实就是一个固定的列表,初始化元素的值是绝对不能变化的;
- 字典:可以理解为现实的字典,通过查找拼音(键)就能找到这个读音的所有字(数值);中
- 集合:数学上的概念,每个集合中的元素是无序的,不可重复的对象;
二、python 的数理统计理论
数据分析的目的是从数据里找规律,因此想要掌握 python 必须要学习一些基础的数理理论,这是成为一个数据分析师必备的能力。对于 python 来说,其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等,在这一章里我会进行简单的介绍:
- 矩阵理论 ----- 线性代数
- 导数、偏导、凹凸函数 ----- 微积分
- 正态分布、偏态、峰度 ----- 概率论
- 量化分析、推断 ----- 统计学
- 描述统计和推断统计 ----- 数理统计
三、SQL 的学习
sql 是 python 的基础,如果你已经掌握了 SQL,那么这一章你就可以直接跳过,那么你就要好好学习这部分的内容,因为 sql 是入门 python 的关键基础,同时它也是每个数据分析师必备的技能,主要目的是用 sql 来进行增删改查等操作,对数据进行筛选。
四、python 的语法基础
这一部分主要是对 python 的基础语法进行讲解,这一部分是学习 python 的关键,只要能够熟悉掌握各种语法和语句,基本上就学会了 python,当然这一部分只是进行简单的入门,更加进阶的语法暂时不会涉及。
- Python 语句的缩进
- Python 的多行语句
- Python 引号
- Python 标识符
- Python 关键字
- Python 变量
- 变量声明并赋值示例
五、用 python 实现数据可视化
在这一章里,我会简单讲解一下如何利用 python 的 matplotlib 进行数据可视化的操作,python 中有着非常优秀的可视化库,进行可视化制作也是数据分析必备的能力之一,在这一部分中我会使用几种不同数据图表来讲解基于 matplotlib 的数据可视化。
- Bar(柱状图 / 条形图)
- Bar3D(3D 柱状图)
- Boxplot(箱形图)
- EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图)
- Funnel(漏斗图)
- Gauge(仪表盘)
- Geo(地理坐标系)
- Graph(关系图)
- HeatMap(热力图)
- Kline(K 线图)
- Line(折线 / 面积图)
- Line3D(3D 折线图)
- Liquid(水球图)
- Map(地图)
- Parallel(平行坐标系)
- Pie(饼图)
- Polar(极坐标系)
- Radar(雷达图)
- Sankey(桑基图)
- Scatter(散点图)
- Scatter3D(3D 散点图)
- ThemeRiver(主题河流图)
- WordCloud(词云图)
六、数据分析实战
到了最后一章,你应该已经基本掌握了 python 的操作,最后一步就是要进行分析项目的实战,在这一部分中我会以几个实际中遇到的数据分析项目为例进行实操,包括爬虫 + 分析、业务指标分析等等,为大家拓宽数据分析的思路,早日成为数据分析师!
后言
虽然我的标题是一个月入门 python,但是 python 的掌握需要在大量的实践中不断磨合纠错,才能得到实质性的提高,因为我的学习计划只是希望带给完全小白的新手一点思路和指导,让他们能够少走一些弯路。
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