入门 Python 数据分析教程指南（学习路线 + Python 资料），轻轻松松月入过万

前言

近几年数据分析与大数据可视化越来越火，基于大数据的新商业模式催生了一大批成功的互联网巨头。大环境使各个岗位都必须围绕数据开展工作，数据分析成为职场人升职加薪必备技能。

尽管临近年末，但包括腾讯、阿里、字节在内的互联网巨头，依然在执行着疯狂的招聘计划！仅在字节官网内，就同时发布了近万个在招职位！

其中，对数据分析人才的需求最为迫切。为了收揽人才，大厂们给出的待遇也一个比一个诱人，精通数据后年薪 500K 很轻松。

业界各大巨头对数据分析人才的重视与需求，已经到了空前的程度，从招聘计划就可见一斑。

毕竟，当下最赚钱的商业模式，全都要基于大数据来运作。

而数据分析，就是行业发展中最重要的一环，上至市值万亿的行业巨擘，下至初出茅庐的创业公司，都必须依赖数据分析来保证自身正常盈利。

且包括解析对手、摸清行业风向、优化业务、优化营销、管理渠道、改良产品与服务、分析用户在内的，各项维持企业健康运转的必要工作，也都必须依赖数据分析才能完成。

所以，无论是想要升职加薪的销售、市场、运营、人事等职场人，还是想做专业数据分析师的毕业生或转行者，都开始自发学习数据分析。

可是有很多人，在耗费大量时间和精力自学之后却收效甚微，就是达不到预期的目标，久而久之最终放弃学习。

放弃的原因可能有：

知识点多而杂，自学知识体系过于零散难以吃透。

缺乏专业指导，难以接触到行业顶尖的核心技能。

没有实战经验，导致学到的知识无法适应于实际。

综上，之所以学不好数据分析，就是因为没有正确的学习方式和专业指导。当我们掌握正确的学习姿势之后，一切变得简单起来。

如何学习 Python 数据分析？

想要做数据分析相关工作，首先要进行 Python 语法基础学习，Python基础入门推荐视频+图书。

Python数据分析

学习数据分析，还是建议教学视频+图书的学习方式，以教学视频为主，图书主要起练习和查询的作用。

这里给大家分享数据分析路线图、学习数据分析常用技术。比如numpy数值计算库、matplotlib绘图库、pandas数据分析包。并通过案例分析模块，掌握核心技能。

第一阶段：开发环境

ipython、jupyter、anacon-da 的安装及应用；

第二阶段：numpy

numpu基础、Scipy、Mat-plotlib、Ndarray对象、numpy数据类型、切片和索引、广播、迭代、数组操作、常用函数、拷贝、IO操作；

第三阶段：matplotlib

Matplotlib简介、pyplot的API、pylab、axes与figure、网格、轴线、各类数据图、Pillow、ndarray图像操作、图像灰度化、

第四阶段：OpenCV

图像处理
人脸识别、眼睛识别、换脸、摄像头识别人脸、视频中的人脸识别

第五阶段：pandas

Pandas简介、Series、Data- Frame、Panel ·重建索引、迭代、排序 ·层次代索引、Pandas中的常用函数、分组、合并、链接、级联、分类数据、可视化、IO操作、透视交叉表；

第六阶段：数据分析的应用场景

餐厅订单数据分析、物流行业数据分析、用户消费行为数据分析、KLOOK旅游数据分析、O2O_优惠券使用情况分析；

资料分享

Python入门资料

学习路线

开发工具

俗话说：工欲善其事，必先利其器，Python 的学习也是一样，新手建议首选 PyCharm，可以快速上手，减少配置时间。

入门教程

如果有一定的自学能力，通过教程入门 Python 还是比较容易的，下面分享一些免费入门视频教程。

实战案例

如果在学习基本语法时觉得有一些枯燥乏味，这时可以找一些有趣的小例子来练练手，以此来增加自己的学习兴趣。

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