前言

近幾年數據分析與大數據可視化越來越火，基于大數據的新商業模式催生了一大批成功的互聯網巨頭。大環境使各個崗位都必須圍繞數據開展工作，數據分析成為職場人升職加薪必備技能。

盡管臨近年末，但包括騰訊、阿里、字節在內的互聯網巨頭，依然在執行著瘋狂的招聘計劃！僅在字節官網內，就同時發布了近萬個在招職位！

其中，對數據分析人才的需求最為迫切。為了收攬人才，大廠們給出的待遇也一個比一個誘人，精通數據后年薪 500K 很輕松。

業界各大巨頭對數據分析人才的重視與需求，已經到了空前的程度，從招聘計劃就可見一斑。

畢竟，當下最賺錢的商業模式，全都要基于大數據來運作。

而數據分析，就是行業發展中最重要的一環，上至市值萬億的行業巨擘，下至初出茅廬的創業公司，都必須依賴數據分析來保證自身正常盈利。

且包括解析對手、摸清行業風向、優化業務、優化營銷、管理渠道、改良產品與服務、分析用戶在內的，各項維持企業健康運轉的必要工作，也都必須依賴數據分析才能完成。

所以，無論是想要升職加薪的銷售、市場、運營、人事等職場人，還是想做專業數據分析師的畢業生或轉行者，都開始自發學習數據分析。

可是有很多人，在耗費大量時間和精力自學之后卻收效甚微，就是達不到預期的目標，久而久之最終放棄學習。

放棄的原因可能有：

• 知識點多而雜，自學知識體系過于零散難以吃透。
• 缺乏專業指導，難以接觸到行業頂尖的核心技能。
• 沒有實戰經驗，導致學到的知識無法適應于實際。

綜上，之所以學不好數據分析，就是因為沒有正確的學習方式和專業指導。當我們掌握正確的學習姿勢之后，一切變得簡單起來。

如何學習 Python 數據分析？

想要做數據分析相關工作，首先要進行 Python 語法基礎學習，Python基礎入門推薦視頻+圖書。

Python數據分析

學習數據分析，還是建議教學視頻+圖書的學習方式，以教學視頻為主，圖書主要起練習和查詢的作用。

這里給大家分享數據分析路線圖、學習數據分析常用技術。比如numpy數值計算庫、matplotlib繪圖庫、pandas數據分析包。并通過案例分析模塊，掌握核心技能。

第一階段：開發環境

• ipython、jupyter、anacon-da 的安裝及應用；

第二階段：numpy

• numpu基礎、Scipy、Mat-plotlib、Ndarray對象、numpy數據類型、切片和索引、廣播、迭代、數組操作、常用函數、拷貝、IO操作；

第三階段：matplotlib

• Matplotlib簡介、pyplot的API、pylab、axes與figure、網格、軸線、各類數據圖、Pillow、ndarray圖像操作、圖像灰度化、

第四階段：OpenCV

• 圖像處理
• 人臉識別、眼睛識別、換臉、攝像頭識別人臉、視頻中的人臉識別

第五階段：pandas

• Pandas簡介、Series、Data- Frame、Panel ·重建索引、迭代、排序 ·層次代索引、Pandas中的常用函數、分組、合并、鏈接、級聯、分類數據、可視化、IO操作、透視交叉表；

第六階段：數據分析的應用場景

• 餐廳訂單數據分析、物流行業數據分析、用戶消費行為數據分析、KLOOK旅游數據分析、O2O_優惠券使用情況分析；

資料分享

Python入門資料

學習路線

開發工具

俗話說：工欲善其事，必先利其器，Python 的學習也是一樣，新手建議首選 PyCharm，可以快速上手，減少配置時間。

入門教程

如果有一定的自學能力，通過教程入門 Python 還是比較容易的，下面分享一些免費入門視頻教程。

實戰案例

如果在學習基本語法時覺得有一些枯燥乏味，這時可以找一些有趣的小例子來練練手，以此來增加自己的學習興趣。

Python入門 + 數據分析 資料免費分享，想要入門Python，或者正在學習 Python 的朋友都可以掃描下方 【CSDN 官方認證二維碼】，免費領取！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的入门 Python 数据分析教程指南（学习路线 + Python 资料），轻轻松松月入过万的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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