新手如何学习Python数据分析

对于新手，如何学好python，这些很关键：

Part1：能掌握好Python关键代码以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn这四个基本工具包，便能独立完成一些简单的数据分析工作了；

Part2：工欲善其事，必先利其器，所以你必须选择体验良好的数据分析编程环境；

Part3：用真实商业数据应用项目检验能力。

学习Python数据分析的最终目的，是为了掌握数据分析技能，拥有解决实际工作或日常生活中与数据分析相关问题的能力。

利用python进行数据分析 怎么学

python进行数据分析主要是numpy、matplotlib这两个模块包，进阶之后，符号运算用scipy，机器学习用scikit-learn，时间序列用pandas，numpy和matplotlib一定要熟练，可以看一下python科学计算这本书，最好从网站上看，因为涉及numpy和matplotlib、scipy的内容不是特别多，但是作为入门该接触的东西都有

零基础学数据分析，应该从哪方面入手？数据可视化，excel，还是Python

零基础学习的话肯定还是excel和数据可视化入手了，首先是Python零基础入手太难；另外目前市场上数据分析师的大致要求也都是以Excel  sql   可视化打底，但小白的话，为了少走弯路还是建议直接报CDA数据分析得了，面向全行业就业班，时间短学习速度快，早点学会早点挣钱去了

想学python数据分析，有推荐的书籍吗

学习python的数据分析，推荐一本数据分析的圣经，《利用python进行数据分析》，这本书深入浅出，能够从基础的知识开始，一步一步敲代码，不是纸上谈兵，而是有实际的训练，很不错的一本书，值得一看。

用python学数据分析难吗？

难易度需要结合个人的实际情况来决定，学习能力越强，自然掌握的知识越全面，而且Python是当下比较火的编程语言，相对于流行的java、C语言来说，Python语言更加简单一些，数据分析又作为Python的一大应用领域，只要你付出精力和时间好好的去学习，找一家专业的机构进行培训，相信未来一定会有不错的发展。

数据分析零基础学习吗？

1、数据分析要学多久？

每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。而且也要结合自身的发展方向来选择学习的内容，因此学习时间会有很大的差别。一般来讲，零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三个月。这里给大家推荐一下博学谷的《所有人都能学的数据分析课》 ，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解，学完之后，学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。

2、数据分析要学什么？

（1）统计学

统计学是数据分析的基础，是必须零基础初学者必须掌握的重要内容。学习最基本的统计学知识可以解决日常大部分的分析需求，所以强烈推荐零基础学习者先从统计学开始入手。统计学设计概率、分布、抽样、线性回归、时间序列、统计推断等内容。

（2）SQL

SQL是零基础学习数据分析的核心内容之一，当你要分析的数据超过百万级别的时候，这时候需要数据库来解决，而从数据库中获取数据要依靠SQL语言。可以把MySQL作为学习对象，简单了解一些数据库范式设计等基本的数据库原理，重点学习SQL语言。可以自己安装一个MySQL数据库实践操作练习。

（3）Excel

说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）。

（4）数据挖掘、机器学习

这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求，而且数据挖掘和机器学习的难度较大，门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。

（5）Python

因为Python有很多的第三方强大的库，因此Python是数据分析的利器，也是数据分析必学的编程语言。比如Numpy、Pandas、Matplotlib与python作图、Sklearn与机器学习基础等等。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。

（6）产品运营知识

可能有些人都听过产品运营这一岗位，对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。