大數(shù)據(jù)是當前比較火的方向，依托于這一行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)公司對數(shù)據(jù)分析人員需求也逐年遞增，數(shù)據(jù)分析師也成為是當前比較火的從業(yè)方向。

慶陽ssl適用于網(wǎng)站、小程序/APP、API接口等需要進行數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場景，ssl證書未來市場廣闊！成為創(chuàng)新互聯(lián)的ssl證書銷售渠道，可以享受市場價格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話聯(lián)系或者加微信：18982081108（備注：SSL證書合作）期待與您的合作！

數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字資產(chǎn)，如何讓這些資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為實際價值？

通過數(shù)據(jù)分析工具或者數(shù)據(jù)分析人員對數(shù)據(jù)進行挖掘，挖掘潛在價值，為指導(dǎo)工作及公司決策層提供數(shù)據(jù)支撐。

數(shù)據(jù)分析師主要工作是什么？

數(shù)據(jù)分析師主要工作包括：數(shù)據(jù)收集，清洗，存儲，建模，可視化分析，分析決策等；不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)所花費時間與工作量是不同的，數(shù)據(jù)收集，清洗，存儲可能需要占用大量工作與時間。整個數(shù)據(jù)處理流程如下圖：

數(shù)據(jù)分析師需要有良好的大局觀，能夠利用數(shù)據(jù)分析工具，掌握知識點，結(jié)合所在行業(yè)為公司創(chuàng)造更大價值。
按從業(yè)方向，數(shù)據(jù)分析師可以分為下面兩種：

1>偏產(chǎn)品運營，通過對數(shù)據(jù)分析提供運營效率；
2>注重數(shù)據(jù)挖掘，通過算法，模型找到數(shù)據(jù)價值；

數(shù)據(jù)分析師從事行業(yè)比較廣泛，例如：互聯(lián)網(wǎng)公司，金融行業(yè)，智能零售等；

作為初學者，如何快速入門？

這個問題太大，沒有目的性，老貓先來提出幾個基礎(chǔ)問題：

1>如何找到數(shù)據(jù)分析切入點？
2>是否了解常用的數(shù)據(jù)分析指標？
3>是否掌握一種數(shù)據(jù)分析工具或者編程語言？
4>是否有數(shù)據(jù)源用來分析？
6>是否有能力對百萬條數(shù)據(jù)進行清洗？
7>是否能夠使用合適圖表展示數(shù)據(jù)？
8>看到同事做出漂亮業(yè)務(wù)分析報表，是否羨慕嫉妒恨？

若讀者朋友對數(shù)據(jù)分析感興趣且存在上面問題，本專欄就和大家一起解決這些問題。

專欄內(nèi)容介紹：

本專欄主要使用Python對數(shù)據(jù)進行分析及可視化，從數(shù)據(jù)常用技術(shù)指標，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)可視化三點出發(fā)使讀者朋友快速掌握數(shù)據(jù)分析能力；并通過開源數(shù)據(jù)集及抓取第三方實際數(shù)據(jù)進行實際分析。
到這里大家可能有下面幾個問題：

1>為什么選擇Python對數(shù)據(jù)進行分析？
2>為什么選擇數(shù)據(jù)可視化這個切入點？
3>為什么選擇這個專欄？

為什么選擇Python進行數(shù)據(jù)分析？

1>支持文本文件，數(shù)據(jù)庫，hadoop等存儲格式導(dǎo)入；
2>模塊numpy, pandas都是數(shù)據(jù)處理利器；
3>豐富的數(shù)據(jù)可視化模塊，matplotlib， seaborn等生成漂亮圖表；
4>Python提供了多種的機器學習模塊與算法模型；

綜上所述我們無法拒絕Python。

為什么選擇數(shù)據(jù)可視化這個點？

1>數(shù)據(jù)分析前提是數(shù)據(jù)，如果沒有合適環(huán)境，很難收集大量有效數(shù)據(jù)，但是開源數(shù)據(jù)集為我們解決這個問題，所以可以先忽略數(shù)據(jù)采集這一問題；
2>開源數(shù)據(jù)集多為文本文件，按照自己想法使用相關(guān)模塊處理數(shù)據(jù)；
3>根據(jù)不同指標對數(shù)據(jù)可視化，使我們對數(shù)據(jù)有直觀認識；
4>數(shù)據(jù)可視化比較實用，能在實際工作中得到應(yīng)用；

為什么選擇這個專欄？

本專欄主要使用Python對數(shù)據(jù)進行分析，專欄中內(nèi)容也是為數(shù)據(jù)分析入門者精心準備，讓讀者朋友循序漸進，逐步掌握Python進行數(shù)據(jù)分析技能與方式；本專欄主要解決問題與內(nèi)容如下：

1：數(shù)據(jù)分析，我們要掌握哪些指標？

專欄第一節(jié)會詳解介紹數(shù)據(jù)分析常用數(shù)據(jù)與統(tǒng)計指標。這里涉及一個問題：

問題：是否需要數(shù)學相關(guān)知識點？
回答：如果有數(shù)學基礎(chǔ)更好，如果沒有也不妨礙我們學習。

2：能掌握哪些知識點？

1>數(shù)據(jù)處理模塊：numpy與pandas；
2>數(shù)據(jù)可視化模塊：matplotlib，seaborn, pyecharts;
3>圖表含義及如何選擇圖表；
4>數(shù)據(jù)清洗，補齊及分析過程；

大家還能獲取老貓抓取的第三方數(shù)據(jù)集開源數(shù)據(jù)集，讓大家盡情玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。

3：專欄中是否有實際案例？

老貓保證專欄中每個模塊都有對應(yīng)案例，讓專欄介紹知識點在實際案例得到用應(yīng)用，確保讀者朋友真正理解與使用這些知識點。老貓準備案例如下：

1：帝都某年天氣分析；
2：MovieLens數(shù)據(jù)集案例分析；
3：某家二手房真實數(shù)據(jù)分析；
4：A股股票數(shù)據(jù)分析；
5：更多案例敬請期待...

4：專欄對學習者要求及期望？

問題：學習這個專欄需要具備哪些條件？
回答：老貓希望讀者朋友在學習專欄前，有一定Python基礎(chǔ)，在學習時不會因為Python基本語法及基礎(chǔ)知識影響學習速度與質(zhì)量。

老貓希望讀者朋友學習完該專欄后能夠掌握Python數(shù)據(jù)分析常用模塊與方法，對數(shù)據(jù)分析過程有一定理解，能夠使用代碼去完成數(shù)據(jù)分析，并將其應(yīng)用到實際工作和學習中。

另外51平臺會提供微信交流群，大家可以和老貓一起學習交流。
專欄具體地址：https://blog.51cto.com/cloumn/detail/49

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