学习数据分析需要多少python基础？

我先介绍一下自己的背景，双非本科、非科班学生，现在在国内某大厂，做数据分析工程师，自己也不是啥大神，一步一步走过来的，分享一点自己当初学习编程的经历给初学者，希望能帮助到一些人。

编程基础

要学习如何用Python进行数据分析， 笔者建议第一步是要了解一些Python的编程基础，知道Python的数据结构，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各种函数及模块。下图整理了这一阶段要掌握的知识点：

数据分析流程

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。笔者认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：

1. 数据获取

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL[查询语句]来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接Sql server、MySQL、Orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、[pymysql]、cx_Oracle等。

而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料；一种是通过编写[爬虫代码]自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据，我们可以使用以下Python工具：

• Requests -主要用于爬取数据时发出请求操作。
• BeautifulSoup -用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理。
• Scapy -一个处理[交互式数据]的包，可以解码大部分[网络协议]的数据包

2. 数据存储

对于数据量不大的项目，可以使用excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

3. [数据预处理]

数据预处理也称[数据清洗]。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。笔者认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：

• Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数，[傅里叶变换]和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库。
• Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的，可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。

4. 建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

常见的[数据挖掘模型]有：

在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：

• scikit-learn -适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
• Tensorflow -适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。

5. [可视化分析]

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在[数据可视化]方面，Python目前主流的[可视化工具]有：

• Matplotlib -主要用于[二维绘图]，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
• Seaborn -是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于[统计可视化]，可以和Pandas进行无缝链接。

按照这个流程，每个阶段所涉及的知识点可以细分如下：

从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

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