学python数据分析⼼得体会800字_学习Python数据分析的正
return to的用法
确姿势
如果你是通过学习给程序员设计的 Python 课程来学习 Python 数据分析，那就⼤错特错了。很多数据分析师在开始学习 Python 数据分析之前就被引导学习  LeetCode 上那些为程序员准备的编程谜题。这对于只需要提取、清洗数据、绘制可视化图、构建模型的数据分析师来说实在是误⼈⼦弟，数据分析师要学的不是开发应⽤软件，⽽是应该把时间和精⼒花在学习处理数据的模块与⽀持库上。请根据以下步骤⼀步步学习的Python 数据科学。
配置开发环境
Jupyter Notebook 是⼀个⾮常强⼤的开发环境，⽽且⾮常适合展⽰数据分析的结果。
Anaconda 是安装 Jupyter Notebook 最简单的⽅式，它是现在最流⾏的 Python 数据科学发⾏版，预装了很多最流⾏的⽀持库。
建议安装 Anaconda 时，选择⽀持 Python 3 最新版的版本。
安装好 Anaconda 以后，阅读这篇⽂章学习如何使⽤ Jupyter Notebook。
呆鸟云：也可以参考 DataCamp 的 Jupyter Notebook 速查表，点击链接可以下载呆鸟为⼤家精⼼制作的⾼清中⽂版哦！
学些 Python 基础就够了
参考 DataCamp 的 Python 数据科学速查表，即可快速掌握 Python 的基础知识，如果想学习更多 Python 的基础知识，推荐看《Python基础教程(第3版)》。
Numpy 与 pandas 才是数据分析师要学的东西
frac函数用法Python 处理⼤规模数据，执⾏数字处理算法其实很慢。听到这⾥⼤家可能会问，那你凭什么说 Python 是最流⾏的数据分析编程语⾔？韩国谍战电影生死谍变
这是因为 Python 有基于 C 与 Fortran 开发的⽀持库，就是接下来要说的 Numpy 与 Pandas。
数据分析师要学的⾸先是 Numpy。这是 Python 数据科学计算⾥最基本的⽀持库。Numpy ⽀持⾼度优化的多维数组，这是绝⼤多数机器学习算法⾥最基础的数据结构。
接下来要学的是 Pandas，要知道数据分析师的时间绝⼤多数都是花在清理数据上。Pandas 是最流⾏的数据处理⽀持库，它是 Numpy 的扩展，它的底层代码是基于 Numpy 开发的。Pandas 最主要的数据结构叫 DataFrame。
Pandas 的作者 Wes McKinney 编著的《利⽤ Python 进⾏数据分析》⼀书是学习的Pandas 最好的资料，该书第 4、5、7、8、10 这⼏章主要介绍 Numpy 与 Pandas，涵盖了这两个⽀持库操控数据的⼤部分功能。
呆鸟云：这⾥推荐阅读 Sean 的译本《利⽤Python进⾏数据分析·第2版》,
想要快速了解，也可以参考 DataCamp 的 Numpy 与 Pandas 速查表，点击链接可以下载呆鸟为⼤家精⼼制作的⾼清中⽂版哦！
学习⽤ Matplotlib 绘制可视化图
Matplotlib 是绘制基础可视化图的 Python ⽀持库。数据分析师⾄少要掌握如何使⽤Matplotlib 绘制最常⽤的可视图，包括折线图、条形图、散点图与箱型图等。
Seaborn 这个可视化⽀持库也很好⽤，它基于 Matplotlib 开发，并与 Pandas ⾼度集成。在初级阶段，建议先掌握 Matplotlib 的基础绘图法，不⽤过多了解 Seaborn。
本⽂作者曾写过下列四个教程介绍如何使⽤ Matplotlib 绘制可视图。
学完这四个教程后，就算是掌握了 Matplotlib 的基本操作。
友情提⽰，如今不⽤花太多时间学习 Matplotlib，很多公司现在都采⽤ Tableau 或 Qlik 这样的 BI ⼯具⽣成交互式可视化图。
呆鸟云：也可以参考 DataCamp 的 Matplotlib 速查表，点击链接可以下载呆鸟为⼤家精⼼制作的⾼清中⽂版哦！
左⼿ SQL，右⼿ Python
现在，公司的数据都存在数据库⾥，因此，数据分析师要学会⽤ SQL 从数据库⾥提取数据，然后再在 Jupyter Notebook ⾥分析数据。
SQL 与 Pandas 是数据分析师的两⼤利器。有些简单的数据分析可以直接⽤ SQL 处理，有些⽤ Pandas 则更⾼效。我个⼈喜欢⽤ SQL 提取数据，然后⽤ Pandas 分析数据。
现在很多公司都采⽤ Mode Analytics 与 Databricks  这样的分析平台，可以轻松应⽤ Python 与 SQL 进⾏数据分析。
总之，数据分析师要了解如何⾼效使⽤ SQL 与 Python。推荐⽤ SQLite 学习 SQL 基础知识，上⼿简单，⽆需复杂配置。安装 SQLite，个⽰例 CSV ⽂件，然后学习如何使⽤ SQL 与 Python 分析数据。这⾥有个帖⼦，可以指导你如何使⽤ Python 与 SQL 进⾏数据分析。Programming with Databas
es in Python using SQLite。
在浏览这篇帖⼦前，最好先了解⼀下 SQL 基础知识，Mode Analytics 有⼀篇教程⾮常不错：SQL 简介。掌握 SQL 是每位数据分析师必备的基本技能，只有掌握了 SQL 才能⾼效地从数据库⾥提取数据。
呆鸟云：这⾥帮⼤伟做个⼴告，他的 《跟着⼤伟学SQL：从基础到进阶，从刷题到⾯试》⾮常不错，说实话⽐原⽂作者推荐的⽂章实⽤多了?。电脑的菜单栏在哪里
学习应⽤ Python 实践基础统计学理论python数据分析基础教程答案
⼤多数野⼼勃勃的数据分析师上来就学习机器学习，却对统计学的基础知识不屑⼀顾。
千万别犯这种低级错误，统计学才是数据分析的⽀柱。另⼀⽅⾯，也不能只学习统计学的理论知识，却忽略了统计学实战操作。
所谓统计学实战，这⾥指的是，数据分析师应该懂得统计学能解决哪些问题，如何应⽤统计学处理各种难题。
以下是数据分析师必须精通的⼀些基本统计学概念：
采样、频率分布、均值、中位数、众数、变异性度量、概率基础知识、显著性测试，标准差，z-score，置信区间与假设检验(包括 A/B 测试)。
《⾯向数据科学家的实⽤统计学》这本书⾮常不错，可惜这本书⾥的代码⽰例都是⽤ R 语⾔写的，Python 爱好者可能会有些许不爽，建议Python 数据分析师读这本书前四章就可以了。读了前四章就可以了解上⾯所说的基础统计学概念。这本书后⾯⼏章主要是介绍机器学习，下⼀段会对这⽅⾯内容进⾏详述。
还有不少⼈推荐《统计思维：程序员数学之概率统计(第2版)》这本书，这本书确实是⽤ Python 学统计学，但该书作者⽤的不是StatsModels 这样的标准 Python ⽀持库介绍统计学，⽽是⽤⾃⼰写的函数，不具备通⽤性，因此，不太推荐本书。
学完统计学的基础知识后，建议⼤家尝试学着⽤ Python 实现这些基本概念。StatsModels 这个 Python ⽀持库现在⾮常流⾏，其官⽹上的教程也不错，值得⼀看。
此外，还推荐 Gaël Varoquaux
⽤ Scikit-Learn 实现机器学习
Scikit-Learn 是 Python ⽣态圈⾥最流⾏的机器学习库。对于⼤部分数据分析师来说，第⼀步⽬标就是
学习如何使⽤ Scikit-Learn 执⾏最常见的机器学习算法。
⾸先，学习 Coursera 上吴恩达的机器学习教程，只要看第 1、2、3、6、7、8 周的视频就可以了。这⾥跳过了关于神经⽹络的内容，因为作为初学者来说，只需要关注最常⽤的机器学习技能就⾜够了。
学会了这些内容以后，接下来继续学习《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow 》。初学者只要阅读这本书的第⼀部分就可以了，⼤概有 300 多页。这是市⾯上介绍实战机器学习最好的⼀本书。
做完这本书⾥列出的习题以后，就可以学习如何⽤ Python 实践吴恩达机器学习课程⾥讲述的理论知识了。
结论
最后⼀步是⽤上述各步列出的知识动⼿实战⼀个数据科学项⽬。建议⼤家⼀套⾃⼰感兴趣的数据集，提出⼀些有意思的业务问题，然后通过分析解答这些问题。但是，记住千万别再搞泰坦尼克或鸢尾花这样的机器学习项⽬了，都臭了⼤街了。这个帖⼦⾥列出了 19 个查数据科学项⽬免费数据集的⽹站，⼤家可以看下。
还有⼀个⼤家可能喜欢的数据科学实战项⽬，这就是预测股市价格。通过雅虎⾦融可以实时抓取股票数据，把这些数据存到 SQL 数据库⾥，然后⽤机器学习预测股票价格。
如果你是从其他⾏业或职能转⾏做数据分析的，建议在⼯作中⼀定要充分利⽤⾃⼰已有的业务知识。重庆java培训机构哪个好

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