在数据分析领域，python是一个绕不开的知识和工具，如果不会用python就很难说自己会数据分析，但是最近很多想要入门数据分析的小白经常问我，Python怎么入门？Python虽然被称作是“最简洁的语言”，但是它终究还是一门编程语言，想要入门还需要掌握一些基础知识和技巧。
为此，我先列上一个学习计划，在接下来的一个月里会根据学习计划，整理、梳理出Python的入门学习知识，对于那些想要学习Python的同学们提供一个参考：
在这一章里，主要是介绍我们为什么要用python进行数据分析，以及python需要掌握的一些基础知识，我们能够用python做什么？在第一章里，让大家在感性的认知上首先了解一下这个分析工具，主要涵盖的内容包括python的下载与环境安装、数据类型介绍和内置数据结构介绍：
python的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。
数据类型：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。
数据结构：python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。
数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等，在这一章里我会进行简单的介绍：
sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。
这一部分主要是对python的基础语法进行讲解，这一部分是学习python的关键，只要能够熟悉掌握各种语法和语句，基本上就学会了python，当然这一部分只是进行简单的入门，更加进阶的语法暂时不会涉及。
在这一章里，我会简单讲解一下如何利用python的matplotlib进行数据可视化的操作，python中有着非常优秀的可视化库，进行可视化制作也是数据分析必备的能力之一，在这一部分中我会使用几种不同数据图表来讲解基于matplotlib的数据可视化。
到了最后一章，你应该已经基本掌握了python的操作，最后一步就是要进行分析项目的实战，在这一部分中我会以几个实际中遇到的数据分析项目为例进行实操，包括爬虫+分析、业务指标分析等等，为大家拓宽数据分析的思路，早日成为数据分析师！
虽然我的标题是一个月入门python，但是python的掌握需要在大量的实践中不断磨合纠错，才能得到实质性的提高，因为我的学习计划只是希望带给完全小白的新手一点思路和指导，让他们能够少走一些弯路。
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