怎么学习python数据分析？

Python数据分析，主要需要学习以下内容：

1、Python语法基础

2、Python数据分析扩展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬虫基础（非必须，但可以提升兴趣）

在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。

但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而Python语言在机器学习领域有广泛的应用。采用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤，分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。

采用机器学习进行数据分析时，首先要了解一下常见的算法，比如knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等，这些算法都是机器学习领域非常常见的算法，也具有比较广泛的应用场景。当然，学习这些算法也需要具备一定的线性代数和概率论基础。学习不同的算法最好结合相应的应用场景进行分析，有的场景也需要结合多个算法进行分析。另外，通过场景来学习算法的使用会尽快建立画面感。

采用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用，包括Numpy（矩阵运算库）、Scipy（统计运算库）、Matplotlib（绘图库）、pandas（数据集操作）、Sympy（数值运算库）等库，这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

推荐你看一本书《python for data analysis》

这本书几乎是数据分析入门必读书了。主要介绍了python3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。

这本书的第2版是基于Python3

学习下python的pandas方法就可以了，先判断数据是否有缺失，然后缺失的处理、重复数据的处理，中位数，平均值等都可以处理了

兴趣是最大的老师，我认为首先你要非常热爱编程，热爱数据分析，这样才会坚持下去。

1. Python 基础

如果你对 Python 语言不太了解，需要首先学习一下 Python 基础的语法，了解基础的数据结构。虽然不用深入的学习，一些基本的如：变量，类型，数据结构，类、模块和包等等都需要了解怎么使用。

2. 数据分析的第三方库

熟悉了基本的 Python 语法外，接下来就要学习数据分析相关的库。下面是比较流行的库：

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：

　　python数据分析的门槛较低，如果是python零基础开始学，学习的步骤大概是python基础、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化。

　　首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等;

　　其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。

　　然后就可以学习数据分析方面知识，主要是学习pandas、numpy等等;

　　再然后就要学习数据可视化来向别人展现数据，常用matplotlib实现，主要包括一些基本的统计图的绘制，比如条形图，柱状图，散点图。还有一些进阶绘图，比如分位数图，相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化。