呆瓜半小时入门python数据分析

时值蚂蚁上市之际，马云在上海滩发表演讲。马云的核心逻辑其实只有一个，在全球数字经济时代，有且只有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！

我们不妨称之为数据信用，它比抵押更靠谱，它比担保更保险，它比监管更高明，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！

数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握机器学习和数据分析能力，谁就掌握了数字货币的发行权！

来自南京大学、厦门大学和南京工业大学的科研人员日前在新一期美国《科学进展》杂志上发表论文说，他们开发出一种“基因剪刀”工具的新型载体，可实现基因编辑可控，在癌症等重大疾病治疗方面具有广阔的应用前景。　　被誉为“基因剪刀”的CRISPR基因编辑技术能精确定位并切断DNA(脱氧核糖核酸)上的基因位点，可以关闭某个基因或引入新的基因片段,从而达到治病目的。但脱靶效应一直是阻碍其应用的关键障碍之一。

机器学习和数据分析同样适用于生物医药行业，可以治疗疾病和延迟人类寿命。

欢迎各位同学学习呆瓜半小时入门python数据分析，链接地址为https://edu.csdn.net/course/detail/30781

作者介绍

Toby，持牌照金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人！和重庆儿科医院，中科院教授，赛柏蓝保持慢病数据挖掘项目合作！管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库，马丁代尔数据库，FDA溶解度数据库，临床试验数据库，WHO药物预警等数据库。

课程概述
教会学员快速学会python数据分析，覆盖python基础，pandas，seaborn，matplotlib，SQL，sqlite，lambda等知识。课程是数据科学家居家必备的军火库。课程定期更新，大部分视频分辨率支持2K超清，学员可以看清每一行代码。

课程目录

章节1前言
课时1呆瓜半小时入门python数据分析课程介绍
课时2我的所有系列课程介绍
课时3如何联系作者和访问我的主页
课时4欢迎项目合作
章节2python编程环境搭建
课时5python基础免费学习地址
课时6Anaconda下载安装
课时7canopy下载安装
课时8python第三方包安装（pip和conda install）
课时9python非官方包下载地址
课时10为什么使用jupyter notebook及如何安装
课时11jupyter基本文本编辑操作
课时12jupyter notebook打开指定文件夹内容
章节3python编程基础
课时13python官网
课时14Python文件基本操作
课时15变量_表达式_运算符_值
课时16字符串string
课时17列表list
课时18程序的基本构架（条件，循环）
课时19数据类型_函数_面向对象编程
课时20python2和3区别
课时21编程技巧和学习方法
章节4pandas基础概述
课时22pandas对Excel数据操作概述
课时23pandas astype数据类型强制转换
课时24pandas.DataFrame.astype数据类型转换
课时25pandas rename更改字段名
课时26pd.ExcelWriter保存结果到已存在的excel文件中
课时27pd.ExcelWriter(to_excel)保存结果到已存在的excel文件中
章节5pandas 筛选数据
课时28pandas loc筛选连续变量
课时29pandas filter筛选指定变量
课时30pandas sample随机抽样数据
课时31pandas条件筛选数据（单条件或多条件）
章节6pandas链接多个表格数据
课时32concat()函数连接多个dataframe
课时33concat()函数连接多个dataframe
课时34merge函数链接两个表格数据(类似vloopup)
章节7pandas绘图
课时35plot.hist绘制直方图_变量频率分析
章节8pandas空缺值处理
课时36df.fillna填充缺失数据
课时37df.fillna填充缺失数据
课时38dropna删除空缺值
课时39dropna删除空缺值
章节9lendingclub金融现金贷用户数据分析画像实战
课时40描述性统计-知己知彼百战百胜
课时41好坏客户占比严重失衡
课时42不要用相关性分析杀人
课时43变量相关性分析-你不知道的秘密
课时44贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧
课时45产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台
课时46用户工龄分析-10年工龄用户最多
课时47年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右
课时48住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴
课时49贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析
课时50贷款用途-美国金融危机浮出水面
章节10str字符串处理
课时51str.replace替换变量名的字符串
课时52str.replace替换变量名的字符串
章节11lambda匿名函数
课时53lambda1_构建一元一次函数和一元二次函数
课时54lambda2_构建几何平均数和调和平均数函数
课时55lambda3_邮件名文本输入规范
课时56lambda4_sort排序应用
课时57lambda5_filter函数筛选奇数或偶数
课时58lambda6_和map函数实现批处理
课时59lambda7_与if语句连用实现条件判断
课时60lambda8_datetime数据结构连用获取年月日
课时61本章节lambda脚本
课时62map函数_实现批量计算
课时63filter筛选大于平均值的数据
课时64reduce函数实现递归计算
章节12python正则表达式
课时65python正则表达式简介
章节13python json
课时66python解析json数据
章节14sqlite3呆瓜半小时快速入门数据分析
课时67sqlite3和sqlitebrowser-新手半小时快速入门之路
课时68sqlite browser下载
课时69sqlite3创建删除表格和插入数
课时70sqlite3插入多条数据
课时71sqlite3可视化绘图数据
课时72sqlite3更新和删除数
课时73数据分析提升fellow me
章节15SQL语法基础
课时74SQL学习网站介绍_练习脚本下载
课时75SQL语法概述
课时76select取数和随机抽样
课时77select distinct语法_筛选不重复数据
课时78where and or筛选条件
课时79order by排序0
课时80left join on连接两个表格数据
课时81SQL复合语句
课时82select as让代码更简洁
课时83create_drop table创建或删除表格
课时84lateral view json_tuple函数解析json数据
课时85lateral view json_tuple函数解析嵌套json数据
课时86get_json_object获取json的信息
课时87get_json_object穿透嵌套json的信息0
课时88lateralView json_tuple get_json_object三个函数穿透嵌套json
课时89substr截取想要信息
课时90regexp_replace正则解析式函数
课时91sql数据分析经验总结
课时92like pattern缩小取数范围
章节16SQL统计函数
课时93count计数函数
课时94avg()求平均值函数
课时95SQL sum求和函数
课时96group by实现分类统计
课时97SQL max和min求最大值和最小值函数
章节17excel数据分析
课时98vlookup
课时99透视表
课时100excel多条件筛选数据
章节18XML存储数据的常用语言
课时101XML概述
课时102XML树结构
课时103XML元素
课时104XML属性

随着数据经济到来，数据分析师成为一门性感职业。在互联网时代，我们每个人的信息，行为，通信，衣食住行都被数据化，存储在数据中心里。通过数据分析，我们可以从数据库里得到有价值信息。因此大数据正成为Google，Facebook，Twitter，百度，腾讯，阿里等跨国公司的核心财富。

（下图为facebook位于欧洲的数据中心）

数据驱动经济，各行各业对数据分析师需求越来越大，其中互联网行业，金融行业，电子商务行业，计算机行业，移动互联网行业对数据分析需求量特别大，是典型行业。

（下图为2000条数据抽样统计结论）

小公司对数据分析师要求并不高，只要解决问题能力强，本课就可以。中大型公司则偏好研究生以上学历，当然中大型公司也有很多本科生。面试嘛，学历是一方面，个人在圈里知名度，实际工作能力，人脉资源也很重要。

（下图为2000条数据抽样统计结论）

很多初学者搞不清楚数据分析工作内容，面试时候比较茫然。于是初学者们去书店买数据分析相关书籍，如果运气不好，看了书后会更加茫然。我在书店喝冷饮休息时，会有看看书习惯。我发现

书店的大量数据分析书籍与实际工作内容相差甚大。书里把数据分析和，机器学习算法，数据挖掘，人工智能深度学习知识混杂在一起，这会造成初学者困惑，到底什么是数据分析?该如何下手学习？如何快速掌握数据分析内容，以后去公司上班时会更加接地气？

我是一家大型金融公司模型专家，平时和数据分析师工作联系比较紧密，我比较熟悉数据分析师工作，我建立模型时也会做大量数据分析工作。我在这里教授新手如何半小时入门数据分析，为初学者入门节约时间，结构化，系统化了解数据分析工作。

接下来从企业实战角度谈谈什么是数据分析。

不同人对数据分析岗位会有不同看法，我用最通俗易懂角度为初学者阐述数据分析定义。

数据分析师在理解业务的基础上，对现有数据进行深入加工，得出有价值结论，为领导层决策提提供依据。

（1）在理解业务的基础上

我们在大学时接触过大量计算机，统计学，机器学习书籍，书籍里有很多变量阈值benchmark描述，但企业实战远比书籍描述要复杂。我们需要针对不同场景灵活运用书里知识。

例如书籍阐述iv=0.2表示变量有价值，但金融领域里，变量很少能达到0.2，一般iv>0.02就表示变量有意义。

（2）对数据进行深度加工

小公司数据一般存在excel里，数据分析难度不大，就是灵活掌握excel就可以了。中型，大型公司数据存在数据仓库里，数仓里有许多表单，从几十张到上万张不等。业务分析数据要从数仓的若干表里筛选，拼接

，形成一张宽表，这就需要非常熟悉SQL知识。

培训班中接触到项目训练，数据是非常齐全和完美的。但实际工作中数据是残缺不全的，例如金融领域央行征信很多变量缺失率高于90%，高于99%的都有一大把。这需要对数据深度加工处理，包缺失值处理，数据类型转换。python的pandas包就是干数据清洗，加工的，效率非常高。

（3）得出有价值结论，为领导层决策提供依据

数据分析师核心工作就是从数仓里提炼有价值信息，为领导决策提供参考。大领导一般管人脉，为公司拉投资，要不停参加饭局和会议，很少有时间写代码。中型领导例如总监，也要管理几个团队，平时开不完的会议，也很少有时间写代码。因此不要指望领导对数据有多敏感，领导只是从宏观方向把握重要指标。数据分析师职责就是取数，加工数据，分析数据，得到有价值数据，最后汇报领导。

举一个典型例子，《大空头》是描述美国华尔街的一部经典电影。电影中讲述了2008年，很多美国人还不起房地产按揭贷款，引爆华尔街金融次贷危机。四个对数据敏感男人，通过数据分析，提前得到金融危机的结论，然后抓住机会做空美国房地产，从全球经济衰退中捞取了数亿美金利润。

当然不同行业对数据分析定义会有所差异，我这里是为初学者快速上手指路，有覆盖不全的，多谅解。

了解清楚什么是数据分析，和行业需求后。对于初学者，我推荐用anaconda+sqlite3+sqlitebrowser搭建本地电脑数据分析实战练习环境。

anaconda是一款python的编辑环境，内部包含jupyter，pycharm，Spyder等优秀脚本编辑器，安装第三方包非常方便，乃居家必备良器。

anaconda官网，大家可以下载免费版本。

https://www.anaconda.com/

建议下载最新版本，功能和显示非常酷，护眼模式，466M左右。

sqlite3是python的一个包，用于python执行SQL语句，完成取数，加工数据，更新，删除数据，绘制图等等。

sqlitebrowser是一款比较好用的数据库浏览器工具，直接安装在本地电脑上，可以方便打开python脚本创建数据库，可视化流量数据。

这是sqlitebrowser官网，大家可以去下载，此软件是免费的，低端配置电脑运气无压力，数据库可以承载上百万数据，用于初学者模拟演练数据分析项目完全绰绰有余。

http://www.sqlitebrowser.org/

下图是我用python脚本创建一个demo1数据库，并生成1条测试数据

下图是我用python脚本对数据库插入多条数据。

下图是我用python脚本读取sqlitebrowser存储数据

下图是我用python脚本从数仓取数后数据可视化绘图

下图是我我用python脚本更改数据库里数据，把value=2的数据改为22

以上是我用python的sqlite，matplotlib生成数据库，SQL取数，数据可视化的一些举例截图。数据分析入门并不难，难的是很多作者写书时把大量知识混合在一起，让初学者越学越迷茫。

下图是课程目录，初学者在第三章入门后，可以接着学习SQL，pandas，excel，lambda等知识。我打造好了这些军火库用于初学者数据分析水平提升。课程内容是实时更新的，当你访问课程是如果发现有些改动是正常的。

用最短时间，最少费用，最低配置入门python数据分析，follow me！

新冠肺炎病毒COVID-19已造成全球长期经济衰退，逆水行舟，不进则退！

有志者事竟成。祝各位初学者不怕艰险，不断学习，早日学业有成，找到自己理想工作。

欢迎访问讲师csdn学院教学主页：https://edu.csdn.net/lecturer/5602，学习更多python实战应用。

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