Python数据分析怎么学?看这篇就够了
前言
随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。
那么利用Python数据分析可以做什么呢?下面我们来简单列举了一下:
Python数据分析的作用:
- 检查数据表
- 数据表清洗
- 数据预处理
- 数据提取
- 数据筛选汇总等
Python数据分析怎么学?
关于Python数据分析,其实网上能够找到的学习资源很多,主要分为两类:
一类是提供各种资源的推荐,比如书单、教程、以及学习的先后顺序;另一类是提供具体的学习内容,知识点或实际案例。
但很多繁琐而又杂乱的内容,除了给初学者增加理解和认识的噪音外,真正能够起到明确的方向指引导的,确实不多。以至于很多人一开始没有明确的方向就一头扎进去,学了很久却不知道自己到底在学什么,或者自己学了很久不知道能够做什么。
1.明确学习路线
学习一门技术之前,你应该知道,你想要达成的目标是什么样的。也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题。你就可以知道要达成这样的目标,它的知识体系是怎么样的。更重要一点的是,每个部分是用来解决哪些问题,只有明确的目标导向,学习最有用的那部分知识,才能避免无效信息降低学习效率。
2、全面详细的课程
明确自己的学习路线后,一定有寻找一份全面详细且适合自己的课程来学习,需要有人给与指导,才不会有一种孤军奋战的感觉,有氛围,才会有动力。
3、精选的学习资料
网上资源会获取渠道虽多,但是都太杂,无法辨别好坏。所以下面我将收集整理的这份共402页的python学习资料分享给你,教你数据分析需要学些什么,文末还有资料领取的方式哦~
这份资料采用基于项目的方法,介绍用Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python 基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON 和PDF 文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API 中提取数据。
这份文档大致分为7个模块,由浅入深,首先是第一个模块,python工具包的安装;第二模块,介绍python基础;第三模块,导入供机器读取的数据;第四模块,处理Excel 文件;第五模块,处理PDF 文件,以及用Python 解决问题;第六模块,主要是对数据清洗;第七个模块,主要针对的是高级网页抓取,最后进行总结。
接下来,我将为你详细介绍每个模块
第一模块:Python 工具的安装:主要对选择python进行数据分析的原因,指导新手使用python,安装正确的python的工具及相关工具的安装与使用进行相关介绍。
第二模块 Python 基础:这一章主要对基本数据类型、数据的容器、各种数据类型的用途、有用的工具进行综合性的运用,来更好解析代码的含义。
第三模块: 供机器读取的数据: 这一章节主要内容分为三部分,主要讲述如何导入CSV、JSON、XML数据,让它们在命令行中去运行。
第四模块;处理Excel 文件:主要内容是介绍python工具包的一个安装,解析Excel文件,导入excel文件后开始解析,然后去学习了解python新编程的新的概念。
第五模块: 处理PDF 文件,以及用Python 解决问题:主要讲述PDF解析的编程方法,教你如何利用slate库打开并读取PDF,将PDF转换成文本形式。通过练习的方式,去学习解决问题的方法。
第六模块: 主要是对数据清洗,对数据研究、匹配与格式化后,再进行数据清洗进行标准化和脚本化,经过数据探索和分析后,对数据进行展示。对网页抓取的数据进行存储。
第七个模块: 主要针对的是高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫与应用编程接口及自动化和规模的介绍与学习,对数据分析进行更深层的学习,最后是对全部文档进行总结归纳,梳理资料整个框架。
资源获取
内容很多,我这里并没有一一去进行展示,这里仅展示一小部分
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