前言

近幾年數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)可視化越來越火，基于大數(shù)據(jù)的新商業(yè)模式催生了一大批成功的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。大環(huán)境使各個崗位都必須圍繞數(shù)據(jù)開展工作，數(shù)據(jù)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(jié)在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，依然在執(zhí)行著瘋狂的招聘計劃！僅在字節(jié)官網(wǎng)內(nèi)，就同時發(fā)布了近萬個在招職位！

其中，對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)后年薪 500K 很輕松。

業(yè)界各大巨頭對數(shù)據(jù)分析人才的重視與需求，已經(jīng)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(yè)模式，全都要基于大數(shù)據(jù)來運作。

而數(shù)據(jù)分析，就是行業(yè)發(fā)展中最重要的一環(huán)，上至市值萬億的行業(yè)巨擘，下至初出茅廬的創(chuàng)業(yè)公司，都必須依賴數(shù)據(jù)分析來保證自身正常盈利。

且包括解析對手、摸清行業(yè)風(fēng)向、優(yōu)化業(yè)務(wù)、優(yōu)化營銷、管理渠道、改良產(chǎn)品與服務(wù)、分析用戶在內(nèi)的，各項維持企業(yè)健康運轉(zhuǎn)的必要工作，也都必須依賴數(shù)據(jù)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(yè)數(shù)據(jù)分析師的畢業(yè)生或轉(zhuǎn)行者，都開始自發(fā)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析。

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

放棄的原因可能有：

• 知識點多而雜，自學(xué)知識體系過于零散難以吃透。
• 缺乏專業(yè)指導(dǎo)，難以接觸到行業(yè)頂尖的核心技能。
• 沒有實戰(zhàn)經(jīng)驗，導(dǎo)致學(xué)到的知識無法適應(yīng)于實際。

綜上，之所以學(xué)不好數(shù)據(jù)分析，就是因為沒有正確的學(xué)習(xí)方式和專業(yè)指導(dǎo)。當我們掌握正確的學(xué)習(xí)姿勢之后，一切變得簡單起來。

如何學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)分析？

想要做數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作，首先要進行 Python 語法基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，Python基礎(chǔ)入門推薦視頻+圖書。

Python數(shù)據(jù)分析

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，還是建議教學(xué)視頻+圖書的學(xué)習(xí)方式，以教學(xué)視頻為主，圖書主要起練習(xí)和查詢的作用。

這里給大家分享數(shù)據(jù)分析路線圖、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析常用技術(shù)。比如numpy數(shù)值計算庫、matplotlib繪圖庫、pandas數(shù)據(jù)分析包。并通過案例分析模塊，掌握核心技能。

第一階段：開發(fā)環(huán)境

• ipython、jupyter、anacon-da 的安裝及應(yīng)用；

第二階段：numpy

• numpu基礎(chǔ)、Scipy、Mat-plotlib、Ndarray對象、numpy數(shù)據(jù)類型、切片和索引、廣播、迭代、數(shù)組操作、常用函數(shù)、拷貝、IO操作；

第三階段：matplotlib

• Matplotlib簡介、pyplot的API、pylab、axes與figure、網(wǎng)格、軸線、各類數(shù)據(jù)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(shù)、分組、合并、鏈接、級聯(lián)、分類數(shù)據(jù)、可視化、IO操作、透視交叉表；

第六階段：數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景

• 餐廳訂單數(shù)據(jù)分析、物流行業(yè)數(shù)據(jù)分析、用戶消費行為數(shù)據(jù)分析、KLOOK旅游數(shù)據(jù)分析、O2O_優(yōu)惠券使用情況分析；

資料分享

Python入門資料

學(xué)習(xí)路線

開發(fā)工具

俗話說：工欲善其事，必先利其器，Python 的學(xué)習(xí)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(xué)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(zhàn)案例

如果在學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)興趣。

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總結(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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