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Python数据分析,学习路径拆解及资源推荐(附详细思维导图)

来源:南风金融网 作者:南风金融网 人气: 发布时间:2019-12-23 09:26:57

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关于Python数据分析,其实网上能够找到的学习资源很多,主要分为两类:


一类是提供各种资源的推荐,比如书单、教程、以及学习的先后顺序;


另一类是提供具体的学习内容,知识点或实际案例。


但很多繁琐而又杂乱的内容,除了给初学者增加理解和认识的噪音外,真正能够起到明确的方向指引导的,确实不多。


以至于很多人一开始没有明确的方向就一头扎进去,学了很久却不知道自己到底在学什么,或者自己学了很久不知道能够做什么。


学习一门技术之前,你应该知道,你想要达成的目标是什么样的。


也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题。你就可以知道要达成这样的目标,它的知识体系是怎么样的。


更重要一点的是,每个部分是用来解决哪些问题,只有明确的目标导向,学习最有用的那部分知识,才能避免无效信息降低学习效率


对于数据分析这件事情,有很多的应用场景:

  • 比如你需要进行调研,来了解市场的宏观情况,窥探竞争对手,做可行性分析……

  • 比如你所在的工作部门产生了大量的数据,你需要考虑用这些数据来优化产品、营销、技术方案……

  • 比如你需要对产品、业务、用户进行分析,挖掘出重要结论,给上级提出合理的决策建议……


通过这些常见的数据分析场景,你就可以获得数据分析项目的基本流程。


一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据报告”这样的步骤来实施一个数据分析项目。


按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:




高效的学习路径是什么?就是按这样的顺序循序渐进,你会知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。


然后每学习一个部分,你就能够有一些实际的成果输出,有正向的反馈和成就感,你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标,效率自然不会低。


接下来我们分别从每一个部分展开,讲讲具体应该学什么、怎么学,以及各个部分主要的知识点进行结构化地展示,并有针对性地推荐学习资源。



??如何获取数据??


我们分析的数据一般有内部数据和外部数据两种。


内部数据是在我们的业务运转中产生,比如常见的用户数据、产品数据、销售数据、内容数据等等。


内部的数据相对来说更加完善、规整,我们经常要做的工作汇报、产品优化等分析数据一般来源于此。


可以找公司的技术人员索要,或者自己去数据库提取。


当然,很多时候,我们需要利用外部的数据。


比如进行市场调研,竞品分析,或者输出报告的时候,外部数据的分析是必不可少的,这也可以帮助我们得出更多的结论。


1. 公开数据源


UCI加州大学欧文分校开放的经典数据集,真的很经典,被很多机器学习实验室采用。

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

国家数据:数据来源于中国国家统计局,包含了我国经济民生等多个方面的数据。

http://data.stats.gov.cn/index.htm

CEIC超过128个国家的经济数据,能够精确查找GDP、CPI、进出口以及国际利率等深度数据。

https://www.ceicdata.com/zh-hans

中国统计信息网国家统计局的官方网站,汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息。

http://www.tjcn.org/

政务数据网站:现在各个省都在很大程度上地开放政务数据,比如北京、上海、广东、贵州等等,都有专门的数据开放网站,搜索比如“北京政务数据开放”。


2. 网络爬虫


基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某种人群进行分析。比如:


职位数据:拉勾、猎聘、51job、智联

金融数据:IT桔子、雪球网

房产数据:链家、安居客、58同城

零售数据:淘宝、京东、亚马逊

社交数据、微博、知乎、Twitter

影视数据:豆瓣、时光网、猫眼

……


在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数(菜鸟教程就很好)……

以及如何用成熟的?Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy实现网页爬虫。


掌握基础的爬虫之后,你还需要一些高级技巧。

比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie等等,来应对不同网站的反爬虫限制。


爬虫可以说是最为灵活、有效的数据获取方式,但学习成本相对来说也要高一些。


开始建议先利用公开数据进行分析,后续有更多的数据需求,再上手爬虫。


那个时候你已经掌握了Python基础,爬虫上手也会更轻松。


3. 其他数据获取方式


如果你暂时不会爬虫,但又有采集数据的需求,可以尝试各种采集软件不需要编程知识也可以轻松爬取信息,比如火车头、八爪鱼等。


很多数据竞赛网站也会公开不错的数据集,比如国外的Kaggle,国内的DataCastle、天池。


这些数据都是真实的业务数据,且规模通常不小,可以经常去搜集和整理。?


推荐数据汇总资源:

数据获取方式汇总???https://dwz.cn/Q44MsDkH


△ 常用的数据获取方式


??数据存储与提取??


数据库这个技能放在这里,是因为这是数据分析师的必备技能。


大多数的企业,都会要求你有操作、管理数据库的基本技能,进行数据的提取和基本分析。


SQL作为最经典的关系型数据库语言,为海量数据的存储与管理提供可能。


MongoDB则是新崛起的非关系型数据库,掌握一种即可。


初学建议SQL。你需要掌握以下技能:


1.查询/提取特定情况下的数据:企业数据库里的数据一定是巨量而繁复的,你需要提取你想要的那一部分。

比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……


2.数据库的增、删、改:这些是数据库最基本的操作,但只要用简单的命令就能够实现。


3.数据的分组聚合、建立多个表之间的联系:这个部分是数据库的进阶操作,多个表之间的关联。

在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用,这也让你可以去处理更复杂的数据。


数据库听起来很可怕,但其实满足数据分析的那部分技能不要太简单。


当然,还是建议你找一个数据集来实际操作一下,哪怕是最基础的查询、提取等操作。


推荐数据库教程:

SQL-菜鸟教程??https://dwz.cn/a042MLdz

MongoDB-菜鸟教程?https://dwz.cn/sJFhRzj1


△ mySQL知识框架


△ MongoDB知识框架


数据清洗及预分析


很多时候我们拿到的数据是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等。


这时候就需要进行数据的清洗,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。


比如空气质量的数据,其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的,有一些数据是记录重复的,还有一些数据是设备故障时监测无效的。


比如用户行为数据,有很多无效的操作对分析没有意义,就需要进行删除。


·选择:数据访问(标签、特定值、布尔索引等)

·缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

·重复值处理:重复值的判断与删除

·空格和异常值处理清楚不必要的空格和极端、异常数据

·相关操作:描述性统计、Apply、图形绘制等


从数据处理开始,就需要介入编程知识了,但不必把Python的教程完全啃一遍,只需要掌握数据分析必备的那部分即可。


·基本的数据类型:比如字符串、列表、字典、元组,不同的数据类型如何创建、进行增、删、改等操作,以及其中常用的函数及方法;

·Python函数:学习如何去创建自己的函数,实现更丰富的定制化程序,知道在使用中如何调用;

·控制语句:主要是条件语句和循环语句,利用不同的语句对流程进行控制,这是实现程序的自动化的基础。


Python教程推荐:

Python3-菜鸟教程??https://dwz.cn/2nJnWkrp

Python练手项目合集 ?https://dwz.cn/cpM0jua5


△ Python基础知识框架


另外,Python中两个非常重要的库Numpy和Pandas也是需要掌握的,我们的很多数据处理及分析方法就源于其中。


如果把Python比作是我们的房子,为我们提供基础的框架,那么Numpy和Pandas就是房子里的家具和电器,为我们入住提供各种功能。


当然,即便只是这两个库,官方文档的内容也是非常多的,建议先掌握最常用的一些方法,这样你可以决大部分的实际问题,若后续遇到问题可以有针对性地去查询文档。


Numpy

·数组创建:从已有的数组创建、从数值范围创建

·数组切片:通过切片进行选择

·数组操作:元素增删、数组维度修改、数组的分割及连接

·Numpy函数:字符串函数、数学函数、统计函数


推荐Numpy文档:

Nump快速入门??http://h5ip.cn/ypHr

Numpy中文文档??https://www.numpy.org.cn/


△ Numpy知识框架


Pandas

·数据准备:数据读取、创建数据表

·数据查看:查看数据基本信息、查找空值和唯一值

·数据清洗:缺失值处理、重复值处理、字符处理

·数据提取:按标签值进行提取、按位置进行提取

·数据统计采样、汇总、基本的统计量计算


推荐Pandas文档:

十分钟入门Pandas??http://t.cn/EVTGis7

Pandas中文文档??https://www.pypandas.cn/


△ Pandas知识框架


数据分析及建模


如果你有一些了解的话,就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍,但每一本都很厚,学习阻力非常大。


如果没有整体的认识,往往不知道为什么要学习这些操作,这在数据分析中到底起什么样的作用。


为了得出普遍意义上的结论(或者从一般的数据分析项目来看),我们通常要进行三种类型的数据分析:描述性分析、探索性分析以及预测性分析


描述性分析主要是有目的去描述数据,这就要借助统计学的知识,比如基本的统计量、总体样本、各种分布等等。

通过这些信息,我们可以获得对数据的初步感知,也能够得到很多简单观察得不到的结论。

所以其实描述性的分析主要需要两个部分的知识其一是统计学的基础,其二是实现描述性的工具,用上述 Numpy 和 Pandas 的知识即可实现。


探索性分析通常需要借助可视化的手段,利用图形化的方式,更进一步地去观看数据的分布规律,发现数据里的知识,得到更深入的结论。

所谓“探索”,事实上有很多结论我们是无法提前预知的,图形则弥补了观察数据和简单统计的不足。

Python中的Seaborn和Matplotlib库都提供了强大的可视化功能。

相对于Matplotlib,Seaborn更加简单易于理解,画基本的图形也就是几行代码的事情,更推荐初学使用。

如后续需要定制化图形,可进一步了解Matplotlib。


预测性的数据分析主要用于预测未来的数据,比如根据历史销售数据预测未来某段时间的销售情况,比如通过用户数据预测未来用户的行为……

预测性分析稍难,越深入会涉及更多数据挖掘、机器学习的知识,所以可以只做做基本了解(或者等有需求的时候再学习)。

比如基本的回归、分类算法,以及如何用Python的scikit-learn库去实现,至于机器学习相关的算法选择、模型调优则不必深入(除非你游刃有余)。


推荐数据分析资料:

书籍深入浅出统计学商务与经济统计学

Matplotlib中文文档?https://www.matplotlib.org.cn

十分钟掌握Seaborn?https://dwz.cn/4ePGzwAg

Scikit-learn中文文档?http://sklearn.apachecn.org


△ 数据分析建模知识框架


撰写数据报告


数据报告是整个数据分析项目的最终呈现,也是所有分析过程的总结,输出结论和策略的部分。


所以无论你的心路历程多么精彩,数据报告才是最终决定你分析价值的产物。


要写好一个分析报告,首先要明确数据分析任务的目标,是要探索数据里的知识,还有要对产品进行优化,或者预测未来的数据。


针对这些目标,那么需要对问题进行拆分,要达到目标,必须要输出哪些有价值的信息。


对于最终的决策,哪些数据、信息是有用的,是否要进一步探索,哪些是无效的,是否直接丢弃。


确定好输出的大致内容、在数据分析过程中得到有用的结论之后,接下来应该思考,如何把这些分散的信息整合起来,为了达到最终的说服力,应该以怎样的逻辑进行整合。


这是一个建立框架的过程,同时也反映这这个问题的拆解思路。


在搭建好框架之后,就是把已有的结论填充进去,选择合适的表达形式。


选择更合适的数据,哪些需要更加直观的图表,哪些结论需要进行详细的解释,并进行最终的美化设计,这样一份完整的数据分析报告也就完成了。


在写分析报告时,有一些一定要注意的地方:


1.一定要有框架,最简单的就是以问题拆分的逻辑来进行搭建,在每个分支进行内容填充,分点说明;

2.数据的选择不要过于片面,要多元化,进行对比分析,否则结论可能有失偏颇。

数据的价值决定了分析项目的上限,尽可能多收集有用的数据,进行多维度的分析;

3.结论一定要有客观的数据论证,或者严密的逻辑推导,否则没有说服力,特别容易陷入自嗨;

4.图表比文字更加直观,而且可读性更高,应该多利用图形化的表达方式;

5.分析报告不只是要说明问题,更重要的是基于问题提出建议、解决方案、预测趋势

6.多看行业报告,多练习,Business Sense 在后期比技巧更重要。


推荐数据报告相关网站:

艾瑞网-数据报告??http://report.iresearch.cn/

友盟+-数据报告??http://t.cn/EVT6Z6z

世界经济论坛报告??http://t.cn/RVncVVv

普华永道行业报告??http://t.cn/RseRaoE


△ 撰写数据报告的框架


以上就是Python数据分析完整的学习路径,这个框架看其实是有一些庞大的,牛逼的事情看起来不都这样嘛(滑稽脸)。


但完全不用担心,其实我们每个人都天生数据敏感,自带分析事物的天赋,只不过在没有分析方法加持之前,我们凭的是经验和直觉。


你不必完全回炉重造,像开发程序一样去学代码、像考试一样去背函数和方法,只需要一些业务的常识,像均值、极值、排序、相关性、中位数……


这些东西我们信手捏来的东西往往占据数据分析的绝大多数内容,你所学的只不过是实现这些的工具而已。


就像一个100行的数据,给任何一个智力正常的人,不用任何工具和编程技术,他也能获得一份基本的结论,而工具则是让我们在效率、可扩展性和实现维度方面得到更好的提升,仅此而已。



以上知识框架,我们做了完整打包

包含超清版图片、PDF文档、思维导图文件

还有数据分析学习资料


后台回复“?框架?”即可获取


本文转自:DC黑板报?;获授权;

END

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数据分析(ID?:?ecshujufenxi?)互联网科技与数据圈自己的微信,也是WeMedia自媒体联盟成员之一,WeMedia联盟覆盖5000万人群。

责任编辑:南风金融网

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