从零开始用python处理excel视频_从零开始学数据分析，什么程度可以找工作，如何计划学习方案？...

首先要明确数据分析工作的基本流程，然后再考虑每个流程可能需要掌握的技能。我是一位从事数据分析与挖掘5年的数据小兵，简单回答一下数据各流程下的技能。

数据搜集：它往往是数据分析的第一步，即根据分析或挖掘的目标，搜集能够支撑或解决问题的数据。目前企业中绝大多数情况下，都是基于SQL从数据库中提取数据，所以你必须掌握数据库的基本操作。

数据探索：数据搜集回来后，必须对数据做基本的探索，其目的是帮助自己更好的了解数据，例如数据中的比例信息，波动趋势，相关关系等。通常借助于Excel就可以实现数据探索，包括可视化展现。

数据清洗：俗话说“数据和维度决定了机器学习的上限，而不同的模型或算法只是为了逼近这个上限”。所以数据清洗的是否理想，能够决定数据分析或建模结果的好坏。你可以借助于Python或者R语言轻松搞定数据清洗中的各种问题。

数据分析与建模：到了这一步就很简单了，基于干净的数据和业务知识，对当前已有的数据做特征或规律描述以及相应的指标解释；也可以借助于模型对未来做预判或预测。同样，Python或R语言是首选，因为他们可以使用很多分析或挖掘的功能包。

数据呈现：这是最后一步，需要你将分析或建模的结果展现出来。比较场景的呈现手段是使用PPT，这里也推荐使用Tableau(一款专做可视化的工具)。

最后推荐几本书：

《数据分析从入门到进阶》，这本书集Excel，MySQL，Tableau和Python于一体，可以快速地查询到常见问题的解决方案。

《从零开始学Python数据分析与挖掘》，该书站在初学者的角度，分享了Python的基础，进阶和高级，涉及数据清洗，可视化，数据挖掘等内容。

《利用Python进行数据分析》，该书侧重讲解了numpy，pandas，matplotlib模块在数据处理过程中常用的技巧。

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