「Python」数据分析师需要掌握到什么程度?4条告诉你

前言

最近经常收到小伙伴们的留言:做数据分析要精通Python吗? 今天们就来好好盘一盘这个话题。

0基础想入门的小伙伴,如果你决定学习数据分析,却没有编程经验,那么这篇内容会非常适合你,让你的困惑得以解决。

做数据分析要精通Python吗?

要学习数据分析,Excel、SQL、Python是我们必须学习使用的工具。而对于没有编程基础的初学者来说,在一听到要学习编程语言时,可能会产生这样的疑惑:难道入门数据分析还得先成为一名软件开发人员吗?

当然不是。

很多人对用Python进行数据分析有这样的误解:我必须得精通Python编程才能做好数据分析。于是报了Python入门课程,买了若干本Python编程书籍,完成小的软件项目来学习Python……就这样过了三个月,码代码很快乐,但是你会发现,这样下去自己就要往Python开发人员方向走,而非Python数据分析人员。

事实上,完全没必要非常精通Python,你只需要在入门的基础上,学好4个数据分析的Python库即可解决数据分析问题。

Numpy:

Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力,还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据,NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外,由低级语言(比如C和Fortran)编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据,无需进行任何数据复制工作。因此,许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构,要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

Pandas:

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数,兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能,能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能,所以Pandas也是学习的重点。

Matplotlib:

Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库,它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库,但Matplotlib却是使用最广泛的,并且它和其它生态工具配合也非常完美。

Scikit-learn:

Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理,对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

数据分析必备工具:Excel、SQL为主

在大部分的课程宣传中,Python 是数据分析必备法宝,但这其实是个误区。 这个误区是因为没有以目标岗位为主,同时没有咨询在职的数据分析师朋友。

其实大多数数据分析师在实际工作中应用Excel 、SQL比较多,尤其是初级的岗位。而中高级的岗位,初学或者转行最开始是进不去的,那么我们学习数据分析首先就是为了入行,然后再职场升级,Python一般在职场升级时是加分项。想要入行,有SQL、Excel基础一定是非常重要的前提,特别是Excel,对于刚入门的小伙伴们来说学习起来很友好,所以我们入门的工具务必以Excel、SQL为主!

业务理解能力更重要

基础很重要,入门很重要,但90%的人在面试时不通过的原因,就在于对业务的理解不够

为什么?请看招聘JD:

图片

所有红框标注的都是业务,数据分析技能只是辅助工具,真正的数据分析是要建立在充分理解业务的基础上,用数据分析驱动业务发展,如果只会技能就只能当个取数工具啦!

理论基础也不能缺

工具的使用是需要理论来指导,所以,学习数据分析,理论基础非常重要。

  • 最基础的理论是统计学: 需要明确数据准确性,基本的归回分析、相关分析、聚类分析等内容。
  • 数据分析常用分析and思维方法: 金字塔原理、决策树、指标体系认知等。
  • 对于用户属性的认知,常用的用户分析理论: 用户画像、用户行为路径、用户生命周期等。
  • 对于产品的认知 :产品优化方式,埋点知识等。
  • 对于所应用行业业务的认知: 比如零售领域,动销率是什么,动销率的变化,会受什么影响等。

工具的使用熟练程度,决定了基础,这个基础是做数据分析的门槛,也就是如果工具掌握了,那么让你做什么你能做,但是给你一个问题让你解决,你可能会无从下手,因为对这个问题的理论、业务层面的认知不够深入。

所以,想要系统全面的掌握数据分析知识,理论、技能、业务、实战一个都不能少。

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