百万数据分析师的总结，想要精通数据分析只要做好这些就够了

文章最后小福利，感谢各位的支持！

近年来，使用Python进行数据挖掘已经成为热门，而互联网上的大部分信息都是关于Python网页开发。然而，Python的使用强调数据挖掘是不同的。我浪费了很多时间去浏览这些博客和书籍。所以我这篇文章，希望能对你有帮助。

本文从数据挖掘的角度讨论了如何学习Python语法、数据清洗和数据建模。本文不保证你能成为一个伟大的神，但如果你能完成的工作，找到一个年薪15w + 并不难。我也是并非计算机专业的，所以我希望能给非计算机人士一点参考，伟大的上帝请四处看看。

要精通任何语言，几乎需要通过以下过程：

教师学习课程 + 入门书籍 浏览技术的博客

社区帮助：使用搜索引擎，邮件列表

好朋友，寻找合作伙伴

通过代码项目实践学习

百万数据分析师的总结，想要精通数据分析只要做好这些就够了

数据获取：公开数据、Python爬虫

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取数据的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评分排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

数据存取：SQL语言

在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也至少要懂得SQL的操作，能够查询、提取公司的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确的分析结果。

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法太多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。

Python 数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多Python数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大，但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少部分。

系统实战与数据思维

到这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战，练习解决实际问题的能力。

零基础学习数据分析，坑确实比较多，总结如下：

1.环境配置，工具安装、环境变量，对小白太不友好；

2.缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃；

3.Python有很多包、框架可以选择，不知道哪个更友好；

4.遇到问题找不到解决办法，学习停滞不前；

5.网上的资料非常零散，而且对小白不友好，很多看起来云里雾里；

6.懂得技巧，但面对具体问题无法系统思考和分析；

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福利

本人自己学习Python差不多有半年了！从各种渠道整理出来下面这些感觉比较好的资料分享给大家！

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1.入门读物 2.进阶读物 3.Web框架 4.爬虫开发 5.图形图像 6.数据分析 7.机器学习 8.Python环境、编译器 9.爬虫实战教学视频等...