數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是為了解決問題，以邏輯梳理為主，分析人員會將大部分精力集中在問題拆解、思路透視上面，技術(shù)上的消耗總希望越少越好，而且分析的過程往往存在比較頻繁的溝通交互，幾乎沒有時(shí)間百度技術(shù)細(xì)節(jié)。

因此，熟練常用技術(shù)是良好分析的保障和基礎(chǔ)。

筆者認(rèn)為熟練記憶數(shù)據(jù)分析各個(gè)環(huán)節(jié)的一到兩個(gè)技術(shù)點(diǎn)，不僅能提高分析效率，而且將精力從技術(shù)中釋放出來，更快捷高效的完成邏輯與溝通部分。

筆者習(xí)慣將一些常用的技術(shù)點(diǎn)梳理出來，下次用到可以輕松復(fù)制出來，節(jié)省不少精力，隨著時(shí)間的積累，逐漸成型了一套技術(shù)集合。本文基于數(shù)據(jù)分析的基本流程，整理了SQL、pandas、pyspark、EXCEL（本文暫不涉及數(shù)據(jù)建模、分類模擬等算法思路）在分析流程中的組合應(yīng)用，希望對大家有所助益。

1、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到python的環(huán)境中相對比較簡單，只是工作中些許細(xì)節(jié)，如果知道可以事半功倍：

1.1、導(dǎo)入Excel/csv文件：

# 個(gè)人公眾號：livandataimport pandas as pddef fun(x): x = int(x) - 1000 return xdata = pd.read_csv('total_data_append_ssl.txt', dtype='str', nrows=5,

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析工具篇——数据读写的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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