数据分析工具篇—

数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。

因此，熟练常用技术是良好分析的保障和基础。

笔者认为熟练记忆数据分析各个环节的一到两个技术点，不仅能提高分析效率，而且将精力从技术中释放出来，更快捷高效的完成逻辑与沟通部分。

笔者习惯将一些常用的技术点梳理出来，下次用到可以轻松复制出来，节省不少精力，随着时间的积累，逐渐成型了一套技术集合。本文基于数据分析的基本流程，整理了SQL、pandas、pyspark、EXCEL（本文暂不涉及数据建模、分类模拟等算法思路）在分析流程中的组合应用，希望对大家有所助益。

1、数据导入

将数据导入到python的环境中相对比较简单，只是工作中些许细节，如果知道可以事半功倍：

1.1、导入Excel/csv文件：

# 个人公众号：livandataimport pandas as pddef fun(x):    x = int(x) - 1000    return xdata = pd.read_csv('total_data_append_ssl.txt',                   dtype='str',                   nrows=5,

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